Faça um programa seguindo os seguintes passos
2. Seleção e Filtragem de Dados
2.4. Crie um novo DataFrame df_filtrado que contenha apenas as linhas em que coluna5 é maior que 10 e coluna6 é igual a A .
2. Seleção e Filtragem de Dados
2.4. Crie um novo DataFrame df_filtrado que contenha apenas as linhas em que coluna5 é maior que 10 e coluna6 é igual a A .
Passo 1
Beleza, vamos lá! A gente precisa criar um novo DataFrame chamado
df_filtrado que só vai ter as linhas onde a coluna5 é maior que 10 e a coluna6 é igual a “A”. Para fazer isso, vamos usar a biblioteca pandas do Python, que é super útil pra manipular tabelas de dados. Vamos precisar entender como filtrar dados usando condições.Passo 2
Primeiro, vamos garantir que a gente tenha a biblioteca pandas importada no nosso programa. Se ainda não tiver instalado, instala lá com
pip install pandas. Depois, a gente importa ela:import pandas as pd
Passo 3
Agora, vamos supor que já temos um DataFrame chamado
df com várias colunas, incluindo coluna5 e coluna6. Queremos filtrar esse DataFrame baseado nas nossas condições.Passo 4
Para filtrar as linhas onde
coluna5 é maior que 10, a gente usa a sintaxe df['coluna5'] > 10. Isso retorna uma série de valores booleanos (True ou False) indicando quais linhas satisfazem a condição.Passo 5
De forma semelhante, para filtrar onde
coluna6 é igual a “A”, usamos df['coluna6'] == 'A'.Passo 6
Agora, para combinar essas duas condições, a gente usa o operador
& (E lógico) e coloca cada condição entre parênteses para garantir a precedência correta:filtro = (df['coluna5'] > 10) & (df['coluna6'] == 'A')
Passo 7
Com o filtro criado, a gente aplica ele no DataFrame original
df para criar o novo DataFrame df_filtrado:df_filtrado = df[filtro]
Passo 8
Prontinho! Agora
df_filtrado contém só as linhas onde coluna5 é maior que 10 e coluna6 é igual a “A”.Resposta
Aqui está o código completo para criar o
df_filtrado conforme as condições:import pandas as pd
# Supondo que já temos o DataFrame 'df'
filtro = (df['coluna5'] > 10) & (df['coluna6'] == 'A')
df_filtrado = df[filtro]