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Considere o seguinte trecho de código Python utilizado por...
Considere o seguinte trecho de código Python utilizado por um analista de dados em um projeto de análise de churn de clientes:
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import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("clientes.csv")
df["tempo_contrato"].fillna(df["tempo_contrato"].median(),
inplace=True)
df["idade_faixa"] = pd.cut(df["idade"], bins=[0, 25, 40, 60, np.inf],
labels=["Jovem", "Adulto", "Meia-idade", "Idoso"])
df["score_normalizado"] = (df["score_credito"] -
df["score_credito"].mean()) / df["score_credito"].std()
df_churn = df[df["churn"] ==
1].groupby("idade_faixa")["tempo_contrato"].mean()
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Com base no código acima, e nos conceitos de Pandas e análise de dados, é correto afirmar que:
A
o código utiliza fillna() para substituir valores ausentes por zero, o que pode enviesar a distribuição dos dados.
B
a função cut() cria intervalos categóricos baseados na variável score_credito e substitui valores ausentes por “desconhecido”.
C
a normalização do score de crédito transforma os dados em uma escala entre 0 e 1, facilitando a aplicação de algoritmos de machine learning.
D
o agrupamento final calcula a média do tempo de contrato por faixa etária, considerando apenas os clientes que cancelaram o serviço.
E
o método groupby() não pode ser utilizado após filtragem condicional com colchetes, sendo necessário aplicar query() previamente.