A respeito das bibliotecas NumPy e Pandas, julgue o item a s...

Alternativa correta: C - certo

A questão aborda um conceito fundamental da biblioteca Pandas, que é amplamente utilizada em análise de dados com a linguagem de programação Python. A biblioteca Pandas oferece estruturas de dados de alto desempenho e ferramentas de análise de dados. Entre as estruturas de dados mais conhecidas e utilizadas está o DataFrame, que é, de fato, composto por linhas e colunas.

Um DataFrame pode ser comparado a uma tabela de um banco de dados, uma planilha de Excel, ou uma tabela em R. Ele é uma estrutura bidimensional, que pode armazenar dados de diferentes tipos (incluindo caracteres, inteiros, valores de ponto flutuante, categorias Python e mais) e também pode ser indexado de várias maneiras. Ao trabalhar com dados, é comum utilizar DataFrames para importar, explorar, limpar, processar e analisar dados.

A alternativa está correta porque descreve exatamente o que é um DataFrame no contexto da biblioteca Pandas. A habilidade de trabalhar com DataFrames é essencial para profissionais de dados e é um aspecto chave para quem deseja utilizar Python para análise de dados e ciência de dados. Portanto, a afirmação de que a biblioteca Pandas apresenta os dados em uma estrutura de DataFrame composta por linhas e colunas está correta e reflete uma das funcionalidades centrais desta biblioteca.

Para resolver esta questão com sucesso, é necessário ter conhecimento básico sobre a biblioteca Pandas e entender o que são DataFrames e como eles são utilizados no contexto de manipulação de dados com Python.

A biblioteca Pandas no Python permite, entre outras coisas, trabalhar com dados, tabelas, análises, manipulações de dados. Ela não necessariamente apresenta os dados em uma estrutura de DF. Errei mas não consigo entender porque a questão está correta.

A biblioteca Pandas oferece duas estruturas de dados: o DataFrame (bidimensional) e a Series (unidimensional).

Os DataFrames permitem armazenar e manipular dados tabulares em linhas e colunas, de maneira semelhante ao Excel. Para a maioria dos dados, que muitas vezes são multidimensionais, a estrutura de dados DataFrame é mais útil para a análise.

Fonte: https://www.databricks.com/br/glossary/pandas-dataframe

Na minha interpretação, a questão não restringe a biblioteca ao uso exclusivo de DataFrame. Ela apenas afirma que a biblioteca "apresenta os dados em uma estrutura de DataFrame", o que, de fato, a biblioteca Pandas faz.

c-

Pandas (stylized as pandas) is a software library written for the Python programming language for data manipulation and analysis. In particular, it offers data structures and operations for manipulating numerical tables and time series.

Pandas is built around data structures called Series and DataFrames. Data for these collections can be imported from various file formats such as comma-separated values, JSON, Parquet, SQL database tables or queries, and Microsoft Excel.

A Series is a 1-dimensional data structure built on top of NumPy's array.

https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software)

GAB. CERTO

• Um DataFrame pode ser comparado a uma tabela de um banco de dados, uma planilha de Excel, ou uma tabela em R. Ele é uma estrutura bidimensional, que pode armazenar dados de diferentes tipos (incluindo caracteres, inteiros, valores de ponto flutuante, categorias Python e mais) e também pode ser indexado de várias maneiras. Ao trabalhar com dados, é comum utilizar DataFrames para importar, explorar, limpar, processar e analisar dados.