Praticando Pandas com Dados em Python

Aprender Pandas em Python é um dos primeiros passos para trabalhar com análise de dados, ciência de dados e automação de informações. A biblioteca Pandas permite ler arquivos CSV, organizar tabelas, filtrar dados e realizar análises rapidamente utilizando poucas linhas de código.

Neste material, você irá praticar Pandas utilizando uma base real de clima organizacional, explorando informações como classes, subclasses, gênero, quantidade de respostas e estrutura dos dados. O objetivo é entender como manipular DataFrames e desenvolver uma base sólida para futuras análises. Arquivo utilizado:

Questão 1 — Conhecendo a base de clima organizacional

Crie um programa em Python que leia o arquivo br_me_clima_organizacional_microdados.csv e mostre as 5 primeiras linhas da tabela.

Regras

  • Usar import pandas as pd
  • Usar pd.read_csv()
  • Usar head(5)
Exemplo:
				
					Primeiras linhas da base:
...
				
			
Resposta:
				
					import pandas as pd

def main():
    df = pd.read_csv("br_me_clima_organizacional_microdados.csv")

    primeiras_linhas = df.head(5)

    print("Primeiras linhas da base:")
    print(primeiras_linhas)

if(__name__ == "__main__"):
    main()
				
			

Questão 2 — Verificando os últimos registros

Crie um programa que mostre as 3 últimas linhas da tabela.

Regras

  • Ler o arquivo CSV
  • Usar tail(3)
Exemplo:
				
					Últimos registros da base:
...
				
			
Resposta:
				
					import pandas as pd

def main():
    df = pd.read_csv("br_me_clima_organizacional_microdados.csv")

    ultimas_linhas = df.tail(3)

    print("Últimos registros da base:")
    print(ultimas_linhas)

if(__name__ == "__main__"):
    main()
				
			

Questão 3 — Visualizando apenas as classes da pesquisa

Mostre apenas a coluna classe.

Regras

  • Criar uma variável chamada serie
  • Fazer df["classe"]
Exemplo:
				
					Classes da pesquisa:
0       Médias
1        Idade
2        Idade
...
				
			
Resposta:
				
					import pandas as pd

def main():
    df = pd.read_csv("br_me_clima_organizacional_microdados.csv")

    serie = df["classe"]

    print("Classes da pesquisa:")
    print(serie)

if(__name__ == "__main__"):
    main()
				
			

Questão 4 — Visualizando as subclasses da pesquisa

Mostre apenas a coluna subclasse.

Regras

  • Ler o CSV
  • Selecionar a coluna subclasse
Exemplo:
				
					Subclasses da pesquisa:
0              órgão (2020)
1          25 anos ou menos
...
				
			
Resposta:
				
					import pandas as pd

def main():
    df = pd.read_csv("br_me_clima_organizacional_microdados.csv")

    subclasse = df["subclasse"]

    print("Subclasses da pesquisa:")
    print(subclasse)

if(__name__ == "__main__"):
    main()
				
			

Questão 5 — Quantidade total de registros da base

Mostre quantos registros existem no arquivo.

Regras

  • Usar df.shape
  • Usar shape[0]
Exemplo:
				
					Quantidade total de registros: 16436
				
			
Resposta:
				
					import pandas as pd

def main():
    df = pd.read_csv("br_me_clima_organizacional_microdados.csv")

    print("Quantidade total de registros:", df.shape[0])

if(__name__ == "__main__"):
    main()
				
			

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