Question

Uma Analista de um Tribunal Regional do Trabalho está conduzindo um diagnóstico demográfico de trabalhadores de diversos setores. Ela possui o arquivo trabalhadores.csv, que contém as colunas nome, idade, ocupacao e salario. Antes de calcular a média de idade, a Analista precisa garantir que:
- Todos os registros com idade nula ou negativa sejam desconsiderados do cálculo;
- Apenas trabalhadores cuja ocupação seja diferente de Estagiário sejam considerados;
- A média de idade seja calculada com base nesse conjunto de dados filtrado.
Ela inicia o trabalho com o código Python abaixo.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('trabalhadores.csv')
df_filtrado = __I__
media_idade = __II__
print(media_idade)
Considerando as condições estabelecidas e o uso adequado das ferramentas da biblioteca Pandas em condições ideais, as lacunas I e II devem ser preenchidas, correta e respectivamente, com:

Accepted Answer

D) df[(df['idade'].notna()) & (df['idade'] > 0) & (df['ocupacao'] != 'Estagiário')]
df_filtrado['idade'].mean()

Answer

A) df[df['idade'].apply(lambda x: x > 0) & (df['ocupacao'] != 'Estagiário')]
df_filtrado['idade'].aggregate('avg')

Answer

B) df[(df['idade'].notnull()) & (df['idade'] > 0) & (df['ocupacao'] != 'Estagiário')]
df_filtrado.groupby('ocupacao')['idade'].mean().mean()

Answer

C) df.loc[(df['idade']>0) & (df['idade'].NaN()) & (df['ocupacao'] != 'Estagiário')]
df_filtrado['idade'].sum() / df_filtrado['idade'].count()

Answer

E) df.query("idade > 0 and ocupacao != 'Estagiário'")
sum(df_filtrado['idade']) / length(df_filtrado)

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