{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# <font color='blue'>Data Science Academy - Python Fundamentos - Capítulo 3</font>\n",
    "\n",
    "## Download: http://github.com/dsacademybr"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Exercícios - Métodos e Funções"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Exercício 1 - Crie uma função que imprima a sequência de números pares entre 1 e 20 (a função não recebe parâmetro) e \n",
    "# depois faça uma chamada à função para listar os números      "
   ]
  },
  {
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   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Exercício 2 - Crie uam função que receba uma string como argumento e retorne a mesma string em letras maiúsculas.\n",
    "# Faça uma chamada à função, passando como parâmetro uma string"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": null,
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    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Exercício 3 - Crie uma função que receba como parâmetro uma lista de 4 elementos, adicione 2 elementos a lista e \n",
    "# imprima a lista"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": null,
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    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Exercício 4 - Crie uma função que receba um argumento formal e uma possível lista de elementos. Faça duas chamadas \n",
    "# à função, com apenas 1 elemento e na segunda chamada com 4 elementos"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Exercício 5 - Crie uma função anônima e atribua seu retorno a uma variável chamada soma. A expressão vai receber 2 \n",
    "# números como parâmetro e retornar a soma deles"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Exercício 6 - Execute o código abaixo e certifique-se que compreende a diferença entre variável global e local\n",
    "total = 0\n",
    "def soma( arg1, arg2 ):\n",
    "    total = arg1 + arg2; \n",
    "    print (\"Dentro da função o total é: \", total)\n",
    "    return total;\n",
    "\n",
    "\n",
    "soma( 10, 20 );\n",
    "print (\"Fora da função o total é: \", total)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Exercício 7 - Abaixo você encontra uma lista com temperaturas em graus Celsius\n",
    "# Crie uma função anônima que converta cada temperatura para Fahrenheit\n",
    "# Dica: para conseguir realizar este exercício, você deve criar sua função lambda, dentro de uma função \n",
    "# (que será estudada no próximo capítulo). Isso permite aplicar sua função a cada elemento da lista\n",
    "# Como descobrir a fórmula matemática que converte de Celsius para Fahrenheit? Pesquise!!!\n",
    "Celsius = [39.2, 36.5, 37.3, 37.8]\n",
    "Fahrenheit = map(coloque_aqui_sua_função_lambda)\n",
    "print (list(Fahrenheit))"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Exercício 8\n",
    "# Crie um dicionário e liste todos os métodos e atributos do dicionário"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Exercício 9\n",
    "# Abaixo você encontra a importação do Pandas, um dos principais pacotes Python para análise de dados.\n",
    "# Analise atentamente todos os métodos disponíveis. Um deles você vai usar no próximo exercício.\n",
    "import pandas as pd\n",
    "dir(pd)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# ************* Desafio ************* (pesquise na documentação Python)\n",
    "\n",
    "# Exercício 10 - Crie uma função que receba o arquivo abaixo como argumento e retorne um resumo estatístico descritivo \n",
    "# do arquivo. Dica, use Pandas e um de seus métodos, describe()\n",
    "# Arquivo: \"binary.csv\"\n",
    "import pandas as pd\n",
    "file_name = \"binary.csv\"\n",
    " "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Fim"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Obrigado - Data Science Academy - <a href=\"http://facebook.com/dsacademybr\">facebook.com/dsacademybr</a>"
   ]
  }
 ],
 "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": "3.6.5"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 1
}