Questão nº 42

Questão de Tecnologia da Informação · FGV CVM 2024 (nº 42)

FGV2024Analista CVM - Ciência de Dados (Perfil 7)Tecnologia da Informação
Gabarito: Dver comentário ↓

Uma das principais atividades de implementação de um ambiente analítico é a limpeza dos conjuntos de dados origem. A biblioteca Pandas do Python é utilizada para analisar e também para limpar conjuntos de dados. Observe o trecho de código Python a seguir, que utiliza a biblioteca Pandas.

```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.dropna(inplace = True)
```

O resultado da execução do código apresentado é a alteração do conjunto original de dados com o(a):

Resposta comentada

Gabarito Alternativa D

No Pandas, dropna() é uma função usada para lidar com valores ausentes (células vazias ou nulas) em um conjunto de dados. Quando inplace = True é usado, a alteração é aplicada diretamente ao DataFrame original, sem a necessidade de criar uma nova cópia.

  • (A) Incorreta: A eliminação de linhas duplicadas é feita pela função df.drop_duplicates(), não por dropna(). Esta é a armadilha, pois drop_duplicates() é outra operação comum de limpeza de dados e pode ser facilmente confundida.
  • (B) Incorreta: dropna() não realiza truncamento de dados, nem está especificamente relacionada a dados do tipo booleano. Seu foco é na remoção de valores ausentes.
  • (C) Incorreta: A função dropna() não corrige dados que estão em posições erradas; ela remove linhas ou colunas que contêm valores ausentes.
  • (D) Correta: O método df.dropna() é utilizado para remover linhas (por padrão) ou colunas que contêm valores ausentes (também conhecidos como "células vazias" ou nulas, representadas como NaN no Pandas). O argumento inplace = True garante que essa remoção seja feita diretamente no DataFrame df.
  • (E) Incorreta: dropna() não altera o formato (tipo) dos dados. Para isso, seriam usadas funções como df.astype() ou outras para conversão de tipos.

Fonte: FGV CVM 2024 Analista CVM - Ciência de Dados (Perfil 7) (Caderno Tipo 1). Reproduzida para fins de estudo.

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