Acerca da importação de dados em Python, julgue o item que s...

Pandas: é uma das bibliotecas Python voltada para manipulação de dados tabulares, geralmente usada para lidar com arquivos .csv e .xsls. Função: análise de dados --> mineração de dados

No entanto, o Python possui outras formas de lidar com esses formatos, como suas bibliotecas nativas/padrões.

Gabarito: Errado.

Acredito que houve erro de digitação em "xsls" pois deveria estar se refererindo aos arquivos de excel com extensão xlsx. Mas vamos a questão... De qualquer forma esses arquivos só permitem sua leitura com a biblioteca Pandas, diferente do csv que tem função nativa (sem precisar importar biblioteca), o que invalida a questão.

Gabarito: E

Alternativa correta: E - Errado

A afirmação de que o Python só permite a leitura e a escrita de arquivos .csv e .xlsx por meio da biblioteca Pandas é incorreta. Embora a biblioteca Pandas seja uma ferramenta poderosa e amplamente utilizada para manipulação e análise de dados em Python, inclusive para trabalhar com arquivos .csv e .xlsx, ela não é a única opção disponível.

No caso de arquivos .csv (valores separados por vírgula), Python possui o módulo csv integrado, que pode ser usado para ler e escrever nesses arquivos. O uso é simples e não requer a instalação de bibliotecas externas. Um exemplo de código para ler um arquivo .csv usando o módulo csv seria:

import csv

with open('arquivo.csv', mode='r') as arquivo:
    leitor_csv = csv.reader(arquivo)
    for linha in leitor_csv:
        # processa cada linha

Para arquivos .xlsx, que são arquivos do Excel, além da Pandas, temos a biblioteca openpyxl ou xlrd, que permitem a leitura e escrita desses formatos de maneira eficiente. Um exemplo de código para ler um arquivo .xlsx usando a biblioteca openpyxl seria:

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('arquivo.xlsx')
sheet = wb.active
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
    # processa cada linha

Portanto, é errado afirmar que a leitura e escrita de arquivos .csv e .xlsx só podem ser feitas através da Pandas, pois Python fornece outros módulos e bibliotecas que também possibilitam essas operações.