Questão de Economia de Energia · FGV EPE 2024 (nº 26)

Em Pandas, um DataFrame é uma tabela de dados, e uma Series é uma coluna dessa tabela. Para acessar dados, usamos indexação baseada em rótulos (como df['coluna'] ou df.loc[]) e indexação baseada em posição inteira (df.iloc[]). Ao criar um DataFrame a partir de Series com índices diferentes, o Pandas alinha os dados pelos rótulos, preenchendo com NaN (Not a Number) onde não há correspondência.

Vamos analisar o código passo a passo:

1. Linhas <2> e <3>: Cria um dicionário x onde as chaves são os nomes das futuras colunas e os valores são Series.

   • "0": pd.Series([1.0, 2.0], index=["a", "b"])
   • "1": pd.Series([3.0, 4.0, 5.0], index=["a", "b", "c"])

2. Linha <4>: Converte o dicionário x em um pd.DataFrame. O Pandas alinha as Series pelos seus índices. O índice 'c' existe apenas na Series "1", então a coluna "0" terá um NaN para o rótulo 'c'.
   O DataFrame x resultante será:

       0    1
   a  1.0  3.0
   b  2.0  4.0
   c  NaN  5.0
   

3. Linha <5>: y = x["1"][:2].iloc[-1]

   • x["1"]: Seleciona a coluna com o rótulo "1" do DataFrame x. Isso retorna uma Series:

     a    3.0
     b    4.0
     c    5.0
     Name: 1, dtype: float64
     

   • x["1"][:2]: Realiza um fatiamento posicional (slice) nos dois primeiros elementos da Series resultante. [:2] significa "do início até a posição 2 (exclusiva)".
     A Series resultante é:

     a    3.0
     b    4.0
     Name: 1, dtype: float64
     

   • .iloc[-1]: Aplica indexação posicional (integer-location based indexing) no objeto resultante do fatiamento. [-1] significa "o último elemento".
     Na Series a 3.0, b 4.0, o último elemento é 4.0.

Portanto, y recebe o valor 4.0.

(A) Incorreta: 1.0 é o primeiro valor da coluna "0", não da coluna "1" que está sendo acessada.
(B) Incorreta: 2.0 é o segundo valor da coluna "0", não da coluna "1".
(C) Incorreta: 3.0 é o primeiro valor da Series fatiada x["1"][:2]. O comando .iloc[-1] busca o último valor, não o primeiro. Armadilha da banca: O aluno pode confundir iloc[-1] com o primeiro elemento ou com um índice que não existe, ou simplesmente esquecer que [-1] significa o último elemento em Python.
(D) Correta: Conforme a análise passo a passo, x["1"] seleciona a coluna [3.0, 4.0, 5.0]. [:2] fatia para [3.0, 4.0]. Finalmente, .iloc[-1] seleciona o último elemento dessa fatia, que é 4.0.
(E) Incorreta: NaN (Not a Number) apareceria se houvesse uma tentativa de acesso a um elemento inexistente após o alinhamento do DataFrame (por exemplo, x.loc['c', '0']), mas não é o caso aqui.