Analista de Pesquisa Energética (Economia de Energia)
Considere o código a seguir, escrito na linguagem de programação Python (versão 3.11.3).<1> import pandas as pd<2> x = {"0": pd.Series([1.0, 2.0], index=["a", "b"]),<3> "1": pd.Series([3.0, 4.0, 5.0], index=["a", "b", "c"])}<4> x = pd.DataFrame(x)<5> y = x["1"][:2].iloc[-1]Assinale a opção que indica o valor que y recebe na linha <5>.
A1.0
B2.0
C3.0
D4.0
ENaN
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GabaritoD — 4.0
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Análise do código Pandas
Gabarito: letra D (y = 4.0). A expressão x["1"][:2] seleciona as duas primeiras linhas da coluna "1" por posição, e .iloc[-1] retorna o último elemento dessa seleção, que corresponde ao valor 4.0.
Linha 5 em detalhe:
x["1"] → Series com valores [3.0, 4.0, 5.0] e índice ["a","b","c"].
x["1"][:2] → slice posicional: retorna os elementos das posições 0 e 1, ou seja, [3.0, 4.0] com índice ["a","b"].
iloc[-1] → último elemento (posição -1) → 4.0.
1x["1"]
2[:2] (posicional)
3iloc[-1]
4Resultado: 4.0
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Alternativa A — ❌ Incorreta
1.0 é o valor da coluna "0" no índice "a", não se relaciona com a expressão.
Alternativa B — ❌ Incorreta
2.0 é o valor da coluna "0" no índice "b".
Alternativa C — ❌ Incorreta
3.0 é o primeiro elemento da coluna "1", mas o slicing [:2] seguido de iloc[-1] seleciona o segundo elemento, não o primeiro.
Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Conforme explicação, y = 4.0.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Não ocorre NaN porque todos os índices envolvidos existem. O NaN só apareceria se houvesse alinhamento com índices ausentes, o que não é o caso.
PEGA ESSA DICA!
A confusão comum é pensar que [:2] usa rótulos (label-based) quando o índice não é numérico. Na verdade, [] com slice numérico é sempre posicional. Para slice baseado em rótulo, use .loc. Lembre-se: iloc = posição, loc = rótulo.