# Uma loja possui um banco de dados com a informação de venda de cada representante e
# de cada ano e precisa filtrar somente os dados do ano 2022 com venda maior do que 6000.
# A loja forneceu uma amostra contendo apenas as colunas com os anos e
# os valores de venda para que você ajude a realizar a filtragem dos dados a partir de um código:
vendas = [('2023', 4093), ('2021', 4320), ('2021', 5959), ('2022', 8883), ('2023', 9859), ('2022', 5141), ('2022', 7688), ('2022', 9544), ('2023', 4794), ('2021', 7178), ('2022', 3030), ('2021', 7471), ('2022', 4226), ('2022', 8190), ('2021', 9680), ('2022', 5616)]
# Crie uma lista usando list comprehension para filtrar
# os valores de 2022 e que sejam maiores que 6000.
lista = [tupla for tupla in vendas if tupla[0] == '2022' and tupla[1] > 6000]
print(lista)
# Uma clínica analisa dados de pacientes e armazena o valor numérico
# da glicose em um banco de dados e gostaria de rotular os dados da seguinte maneira:
#
# Glicose igual ou inferior a 70: 'Hipoglicemia'
# Glicose entre 70 a 99: 'Normal'
# Glicose entre 100 e 125: 'Alterada'
# Glicose superior a 125: 'Diabetes'
#
# A clínica disponibilizou parte dos valores e sua tarefa é criar
# uma lista de tuplas usando list comprehension contendo o rótulo
# e o valor da glicemia em cada tupla.
glicemia = [129, 82, 60, 97, 101, 65, 62, 167, 87, 53, 58, 92, 66, 120, 109, 62, 86, 96, 103, 88, 155, 52, 89, 73]
tupla_glicemia = [
('Hipoglicemia', valor) if valor <= 70 else
('Normal', valor) if 99 < valor > 70 else
('Alterada', valor) if 125 > valor > 100 else
('Diabetes', valor)
for valor in glicemia]
print(tupla_glicemia)
# Um e-commerce possui as informações de
# id de venda, quantidade vendida e preço do produto divididos nas seguintes listas:
id = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
quantidade = [15, 12, 1, 15, 2, 11, 2, 12, 2, 4]
preco = [93.0, 102.0, 18.0, 41.0, 122.0, 14.0, 71.0, 48.0, 14.0, 144.0]
# O e-commerce precisa estruturar esses dados em uma tabela contendo
# o valor total da venda, que é obtida multiplicando a quantidade pelo preço unitário.
# Além disso, a tabela precisa conter um cabeçalho indicando as colunas: 'id',
# 'quantidade', 'preco' e 'total'.
# Crie uma lista de tuplas em que cada tupla tenha id, quantidade, preço e
# valor total, na qual a primeira tupla é o cabeçalho da tabela.
lista_tupla = [(id, quantidade, preco, quantidade*preco) for id, quantidade, preco in zip(id, quantidade, preco)]
print(lista_tupla)
# Uma empresa possui filiais espalhadas nos Estados da região Sudeste do Brasil.
# Em uma das tabelas de cadastro das filiais há uma coluna contendo a informação de
# qual é o Estado a que pertence:
estados = ['SP', 'ES', 'MG', 'MG', 'SP', 'MG', 'ES', 'ES', 'ES', 'SP', 'SP', 'MG', 'ES', 'SP', 'RJ', 'MG', 'RJ', 'SP', 'MG', 'SP', 'ES', 'SP', 'MG']
# A empresa sempre está abrindo novas filiais, de modo que a tabela está constantemente
# recebendo novos registros e o gestor gostaria de possuir a informação
# atualizada da quantidade de filiais em cada Estado.
#
# A partir da coluna com a informação dos Estados, crie um dicionário usando
# dict comprehension com a chave sendo o nome de um Estado e o valor
# sendo a contagem de vezes em que o Estado aparece na lista.
#
# Dica: Você pode fazer um passo intermediário para gerar uma
# lista de listas em que cada uma das listas possui o nome de
# apenas um Estado com valores repetidos.
repetidos = [[estado]*estados.count(estado) for estado in set(estados)]
#usei o set para identificar os caracteres unicos
dict_estados = {estado[0]: len(estado) for estado in repetidos}
print(dict_estados)
