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[Dúvida] Curso de Estatística com Python: resumindo e analisando dados

Bom dia, não entendi direito esse resultado: no tópico : 07 Manipulando dados qualitativos ordinais , obtive resultado diferente do que estava sendo ensinado, tive que corrigir com o GPT, mas não entendi direito o que aconteceu, segue o código:

df['avaliacao'].unique()
array([1, 4, 5, 3, 2])

sorted(df['avaliacao'].unique())
[np.int64(1), np.int64(2), np.int64(3), np.int64(4), np.int64(5)] 

aceitei essa resposta , aí lá na frente começou a dar erro, fui no GPT, e tive essa correção, que me deixou prosseguir,

sorted([int(x) for x in df['avaliacao'].unique()]

coloquei esse código depois do unique) e tive esse resultado: [1, 2, 3, 4, 5] aí pude acompanhar o resto da aula

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solução!

Olá, tudo bem?

No seu primeiro código, você usou df['avaliacao'].unique() para obter os valores únicos na coluna 'avaliacao'. O resultado foi um array com os valores [1, 4, 5, 3, 2]. Quando você tentou usar sorted(df['avaliacao'].unique()), o resultado foi uma lista de objetos np.int64, que são tipos de dados do NumPy.

O erro que você encontrou pode ter ocorrido devido ao tipo de dado np.int64, que às vezes pode não se comportar como esperado em certas operações ou funções que esperam um tipo de dado Python puro, como int.

A correção que você fez sorted([int(x) for x in df['avaliacao'].unique()]), converte cada elemento do array para um tipo int padrão do Python antes de ordená-los. Isso garantiu que você tivesse uma lista de inteiros puros [1, 2, 3, 4, 5], o que provavelmente foi mais compatível com o que você precisava para seguir com a aula.

Espero ter esclarecido.

Qualquer dúvida que surgir, compartilhe no fórum.

Abraços e bons estudos!

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