reprograma · anne-alves001 · Aug 15, 2024
diff --git a/exercicios/para-casa/README.md b/exercicios/para-casa/README.md
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-# Exercício de Casa 🏠 
+# Exercício de Casa 🏫  
 
-Utilizar a tabela de dados do clima de seu estado, manipule os dados de acordo com as instruções abaixo:
-    - calcular a média da temperatura da amostra
-    - retirar nulos da coluna 'RADIACAO GLOBAL (Kj/m2)'
-    - copiar o dataframe reduzindo para 3 colunas (a sua escolha) e 1000 linhas (aleatórias)
-    - Bônus: normalizar coluna (qualquer uma)
-    - Bônus II: pesquisar sobre outras formas de processamento de dados além das vistas em sala de aula
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+Utilizar a tabela de dados do clima de seu estado, manipule os dados de acordo com as instruções abaixo: - calcular a média da temperatura da amostra - retirar nulos da coluna 'RADIACAO GLOBAL (Kj/m2)' - copiar o dataframe reduzindo para 3 colunas (a sua escolha) e 1000 linhas (aleatórias) - Bônus: normalizar coluna (qualquer uma) - Bônus II: pesquisar sobre outras formas de processamento de dados além das vistas em sala de aula
 
 Terminou o exercício? Dá uma olhada nessa checklist e confere se tá tudo certinho, combinado?!
 
@@ -16,4 +10,3 @@ Terminou o exercício? Dá uma olhada nessa checklist e confere se tá tudo cert
 - [ ] Adicionei as mudanças. (`git add .` para adicionar todos os arquivos, ou `git add nome_do_arquivo` para adicionar um arquivo específico)
 - [ ] Commitei a cada mudança significativa ou na finalização do exercício (`git commit -m "Mensagem do commit"`)
 - [ ] Pushei os commits na minha branch (`git push origin nome-da-branch`)
-- [ ] Criei um Pull Request seguindo as orientaçoes que estao nesse [documento](https://github.com/mflilian/repo-example/blob/main/exercicios/para-casa/instrucoes-pull-request.md).
diff --git a/exercicios/para-casa/exercicio.ipynb b/exercicios/para-casa/exercicio.ipynb
@@ -0,0 +1,96 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "df = pd.read_csv('salvador_2023.csv', delimiter=';', skiprows=8, encoding='latin1')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "coluna_temperatura = df[['TEMPERATURA DO AR - BULBO SECO, HORARIA (°C)', \n",
+    "                          'TEMPERATURA DO PONTO DE ORVALHO (°C)', \n",
+    "                          'TEMPERATURA MÁXIMA NA HORA ANT. (AUT) (°C)', \n",
+    "                          'TEMPERATURA MÍNIMA NA HORA ANT. (AUT) (°C)', \n",
+    "                          'TEMPERATURA ORVALHO MAX. NA HORA ANT. (AUT) (°C)', \n",
+    "                          'TEMPERATURA ORVALHO MIN. NA HORA ANT. (AUT) (°C)']]\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "TEMPERATURA DO AR - BULBO SECO, HORARIA (°C)        26.122693\n",
+       "TEMPERATURA DO PONTO DE ORVALHO (°C)                21.844693\n",
+       "TEMPERATURA MÁXIMA NA HORA ANT. (AUT) (°C)          26.514773\n",
+       "TEMPERATURA MÍNIMA NA HORA ANT. (AUT) (°C)          25.603666\n",
+       "TEMPERATURA ORVALHO MAX. NA HORA ANT. (AUT) (°C)    22.339188\n",
+       "TEMPERATURA ORVALHO MIN. NA HORA ANT. (AUT) (°C)    21.530055\n",
+       "dtype: float64"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "coluna_temperatura = coluna_temperatura.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')\n",
+    "coluna_temperatura.mean()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "df = df.dropna(subset=['RADIACAO GLOBAL (Kj/m²)'])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "df_reduzido = df[['PRESSAO ATMOSFERICA AO NIVEL DA ESTACAO, HORARIA (mB)', \n",
+    "                  'UMIDADE RELATIVA DO AR, HORARIA (%)', \n",
+    "                  'VENTO, RAJADA MAXIMA (m/s)']].sample(n=1000)\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.3"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
diff --git a/exercicios/para-casa/salvador_2023.csv b/exercicios/para-casa/salvador_2023.csv
diff --git a/exercicios/para-sala/bonito_2021.csv b/exercicios/para-sala/bonito_2021.csv
diff --git a/exercicios/para-sala/brasilia_2020.csv b/exercicios/para-sala/brasilia_2020.csv
diff --git a/exercicios/para-sala/debate.md b/exercicios/para-sala/debate.md
@@ -0,0 +1,9 @@
+# Dentro do grupo formado por Anne Alves, Clara Teodoro, Paloma Avena, Rafaella Roden e Thalita Carneiro, discutimos a princípio quais dados seriam recolhidos, e escolhemos os seguintes: precipitação, pressão atmosférica, nível da estação, temperatura do ar, vento direção horária, vento rajada maxima e vento velocidade horária da cidade da cidade de Bonito - MS
+# Começamos a separar os dados na planilha para assim facilitar a análise dos dados futuramente.Separando por ano. As perguntas que mais surgiram para as observações foram: 
+
+# O que mais se repete em cada um deles?
+# Qual o máximo de cada um deles?
+# Qual o mínimo de cada um deles? 
+# Qual a média de cada um deles?
+
+# Vamos observar os dados por mês/ano e assim fazer uma média desses dados para 2023 já que não temos essas médias nesse ano.