<jupyter_start><jupyter_text>1. Carregue as bibliotecas NumPy e Pandas.<jupyter_code>import numpy as np
import pandas as pd<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>2 - Crie um NDArray com os seguintes valores [1, 2.5, 7, -78, -0.9, 130, 25]<jupyter_code>lista=[1, 2.5,7,-78,-0.9,130,25]
dados=np.array(lista)
dados<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>3. Crie um NDAarray com os valores de 0 a 10<jupyter_code>dados=np.arange(11)
dados<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>4. Crie um NDArray de dimensão 2x5 com valores 1.<jupyter_code>dados=np.ones((2,5))
dados<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>5. Crie um NDArray com valores de 1 a 100, com intervalos de 3 em 3.<jupyter_code>dados=np.arange(1,100,3)
dados<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>6. Mostre as raízes quadradas dos valores do NDArray criado no exercícios anterior<jupyter_code>np.sqrt(dados)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>7. Altere a décima posição do NDArray criado no exercício 5 com o dobro do seu valor.<jupyter_code>dados[9]=dados[9]*2
dados<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>8 – Execute o comando para criar um Dataframe com os dados disponíveis no notebook.<jupyter_code>dados={'Empresa':['Microsoft', 'Google','Univesp','NVData Analytics','Power Bi Experience','USP'], 'Qtde Func':[1000, 1500,500, 100,100,499], 'Site':['https://www.microsoft.com/pt-br','https://www.google.com/','https://univesp.br/','https://www.nvdata.com.br/','https://powerbiexperience.com/pt/','https://www.usp.br/'],'Instagram':['@microsoft','@google','@univespoficial','@nv_data','@leokarpa','@usp.oficial'],'Criação':[1975,1998,2012,2019,2016,1934], 'País':['EUA','EUA','Brasil','Brasil','Brasil','Brasil']}
df1=pd.DataFrame(dados)
df1<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>9 – Execute um comando que seja possível identificar qual a** média **da quantidade de funcionários que as empresas listadas tem. Informe também a soma dos funcionários que as empresas tem.<jupyter_code>df1.describe()
df1['Qtde Func'].sum()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>10 – Mostre as primeiras 3 linhas do dataframe.<jupyter_code>df1.head(3)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>11 – Mostre as últimas 3 linhas do dataframe<jupyter_code>df1.tail(3)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>12 – Liste apenas as linhas em que as empresas foram criadas nos últimos 10 anos. Informe a quantidade de registros.<jupyter_code>df1[df1['Criação']>=2011]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>13 – Vamos imaginar que em todas as empresas exista 1 chefe para cada 23 funcionários. Crie uma coluna que mostre a quantidade de chefes que cada empresa teria e depois informe quantos chefes teríamos ao todo. (os valores não precisam ser números inteiros, é apenas uma estimativa).<jupyter_code>df1['Chefes']=df1['Qtde Func']/23
df1
df1.Chefes.sum()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.13818308388444134, 'fraction_numerical': 0.04838148277062304, 'mean_word_length': 8.123809523809523, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 53, '<?xml version=': 0, '>': 54, 'https://': 6, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 4, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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