filter module

exception filter.InvalidEntryError

Bases: Exception

filter.checa_entradas(df, column_entry_dict)

Verifica se todos os valores não-NaN nas colunas especificadas de um DataFrame estão dentro do respectivo intervalo de entradas válidas.

Parameters

dfpd.DataFrame

O DataFrame de entrada.

column_entry_dictdict

Um dicionário em que as chaves são os nomes das colunas e os valores são:

• uma lista de entradas válidas, ou

• uma tupla de (min_value, max_value) para definir o intervalo de entradas válidas.

Raises

InvalidEntryError

Se algum valor não-NaN em uma coluna estiver fora do intervalo de entradas válidas.

Examples

>>> import pandas as pd
>>> data = {'Coluna1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 'Coluna2': [1.5, 2.0, 3.7, 999.9, 5.5]}
>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> entradas_validas = {'Coluna1': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Coluna2': (0.0, 1000.0)}
>>> check_entries(df, entradas_validas)  # Nenhuma exceção deve ser lançada
>>> entradas_validas = {'Coluna1': ['A', 'B', 'C', 'X'], 'Coluna2': (0.0, 1000.0)}
>>> try:
...     check_entries(df, entradas_validas)  # Entradas inválidas na 'Coluna1'
... except InvalidEntryError as e:
...     str(e)
"Entradas inválidas encontradas na coluna 'Coluna1': ['X']"
>>> entradas_validas = {'Coluna1': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Coluna2': (0.0, 10.0)}
>>> try:
...     check_entries(df, entradas_validas)  # Entradas inválidas na 'Coluna2'
... except InvalidEntryError as e:
...     str(e)
"Entradas inválidas encontradas na coluna 'Coluna2': [999.9, 5.5]"

filter.remover_linhas(df, dict_remover)

Remove linhas de um DataFrame onde as colunas especificadas coincidem com os valores fornecidos.

Parameters

dfpd.DataFrame

O DataFrame a ser processado.

dict_removerdict

Um dicionário com os nomes das colunas como chaves e valores para coincidir.

Returns

pd.DataFrame

Um novo DataFrame com as linhas removidas conforme especificado.

Examples

>>> dados = {
...     'IN_TREINEIRO': [0, 1, 0, 0, 2, 0],
...     'TP_PRESENCA_CN': [0, 0, 1, 0, 0, 0],
...     'TP_PRESENCA_CH': [0, 1, 0, 0, 0, 0],
...     'TP_PRESENCA_LC': [0, 0, 1, 0, 0, 0],
...     'TP_PRESENCA_MT': [0, 1, 0, 0, 0, 0]
... }
>>> df = pd.DataFrame(dados)
>>> dict_remover = {
...     'IN_TREINEIRO': [1, 2],
...     'TP_PRESENCA_CN': 1,
...     'TP_PRESENCA_CH': 1,
...     'TP_PRESENCA_LC': 1,
...     'TP_PRESENCA_MT': 1
... }
>>> resultado_df = remover_linhas(df, dict_remover)
>>> resultado_df
   IN_TREINEIRO  TP_PRESENCA_CN  TP_PRESENCA_CH  TP_PRESENCA_LC  TP_PRESENCA_MT
0             0               0               0               0               0
3             0               0               0               0               0
5             0               0               0               0               0

Note

A função remove as linhas onde qualquer par coluna-valor especificado coincide.