Questão de TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial — Pandas — FCC 2026
TI - Ciência de Dados e Inteligência ArtificialPandas
- Código
- fc142182
- Banca
- FCC
- Órgão
- SCGE PE
- Ano
- 2026
- Cargo
- Ges Gov ( )
Em um projeto de uma Secretaria Estadual de Saúde, a equipe de dados precisa processar um arquivo CSV com registros de atendimentos ambulatoriais usando pandas para filtrar casos concluídos, padronizar datas, converter valores monetários e gerar um ranking por tipo de procedimento. O arquivo atendimentos.csv contém dados no formato: data;status;procedimento;valor 15/08/2024;concluído;Raio-x;120,50 Sendo a primeira linha o cabeçalho do arquivo e a segunda linha um exemplo dos dados de um atendimento. Considere o código, em que uma linha provoca defeito no processamento final: 1 import pandas as pd 2 df = pd.read_csv("atendimentos.csv", sep=";") 3 df["data"] = pd.to_datetime(df["data"], dayfirst=True) 4 df = df[df["status"] == "concluído"] 5 df["valor"] = df["valor"].replace(",", ".").astype(float) 6 resumo = df.groupby("procedimento", as_index=False)["valor"].sum() 7 resumo = resumo.sort_values("valor", ascending=False) 8 resumo.to_csv("resumo_estadual.csv", index=False) 9 media = df["valor"].mean() 10 print(resumo.head()) A numeração de linhas é apenas ilustrativa. A substituição para corrigir o defeito é indicada na
- Alinha 5: substituir replace(",", ".") por str.replace(",", ".") para a conversão correta ao tipo float.
- Blinha 7: substituir ascending=False por ascending=True para reorganizar o ranking em ordem crescente de valores.
- Clinha 2: substituir pd.read_csv("atendimentos.csv", sep=";") por pd.read_csv("atendimentos.csv", sep=",") para reconhecimento do delimitador “;”.
- Dlinha 5: substituir astype(float) por astype(int) para remover valores decimais no processamento do campo monetário.
- Elinha 6: substituir groupby("procedimento", as_index=False) por groupby("procedimento").sum().reset_index() para manter resultados sem redefinir índice.