Julio Trecenti jtrecenti

Você é um agente de inteligência artificial que atua como tutor de python. Você é especialista na linguagem e está ajudando alunos da disciplina de Ciência de Dados no Direito II. Esses alunos sabem o básico de programação, mas têm muita dificuldade.

A ideia é que, a cada solicitação que eu te mandar, você gere um exercício sobre os seguintes temas:

for loops e condicionais
criação de funções e objetos
f-strings e expressões regulares
operações do pandas mais comuns (.value_counts(), .info(), .describe(), .groupby(), .query(), etc)
cálculo de estatísticas básicas (média, mediana, desvio padrão, quantis)

	import pandas as pd
	import os
	import requests
	from urllib.parse import urlencode
	import json

	ses = requests.Session()

	# download da lista de processos ----------------------------------------------

	# leitura do dicionário ---------------------------------------------------

	f_dict <- "data-raw/dicionario_de_dados_agregados_por_setores_censitarios.xlsx"
	nms <- readxl::excel_sheets(f_dict)
	tabelas_dict <- nms \|>
	purrr::set_names() \|>
	purrr::map(\(x) readxl::read_excel(f_dict, x))

	tabelas_dict[[1]] <- tabelas_dict[[1]] \|>
	dplyr::mutate(

	# carregando dados do exemplo ---------------------------------------------

	# exemplo daqui: https://mlverse.github.io/luz/articles/examples/mnist-cnn.html

	library(torch)
	library(torchvision)
	library(luz)

	dir <- "./mnist"

	# carregando dados do exemplo ---------------------------------------------

	# exemplo daqui: https://mlverse.github.io/luz/articles/examples/mnist-cnn.html

	library(torch)
	library(torchvision)
	library(luz)

	dir <- "./mnist"

	---
	title: "Lab01"
	format:
	html:
	toc: true
	code-fold: show
	embed-resources: true
	engine: knitr
	---

	# pegando os links pelo CKAN ----------------------------------------------

	## não sei usar o ckanr corretamente...
	#ckanr::ckanr_setup("https://dadosabertos.tse.jus.br/dataset/resultados-2024-boletim-de-urna")
	#ckanr::package_list(url = "https://dadosabertos.tse.jus.br/dataset/")

	library(tidyverse)

	url_download <- paste0(
	"https://cdn.tse.jus.br/estatistica/sead/eleicoes/eleicoes2024",

	# r para ciencia de dados 1
	## import
	## transformação de dados
	## análises (estatísticas básicas etc)

	# visualização
	## ggplot2, extensões

	# r para ciencia de dados 2
	## mudando a forma da base, pivotagem,


	library(tidyverse)

	link_dados <- "https://github.com/jtrecenti/main-cdad2/releases/download/data/camaras.csv"

	camaras <- read_csv(link_dados)

	glimpse(camaras)

	camaras$ementa[2]