Questão pública

Questão de Tecnologia da Informação

FCC - CPU - PE - Gestor Governamental - Área: Planejamento, Orçamento e Gestão - 2026 • FCC • 2026

ID 179710 Tecnologia da Informação Técnicas de pré-processamento FCC Concurso Público Unificado de Pernambuco Gestor Governamental - Área: Planejamento, Orçamento e Gestão 2026

Uma equipe de planejamento da SEPLAG está preparando um conjunto de dados para análise em Python, usando Pandas. O DataFrame df contém informações sobre projetos estratégicos, incluindo colunas como projeto, responsavel, orcamento, prazo_dias e cpf_responsavel. Durante a análise exploratória, foram identificados valores ausentes em prazo_dias , duplicatas em projeto e valores extremos em orcamento. Além disso, os dados serão compartilhados com parceiros externos. Em condições ideais, uma prática que se adequa a este cenário é

criar os gráficos finais primeiro e realizar a análise exploratória em seguida, pois isso evita alterações nos dados que possam comprometer a visualização.

remover valores ausentes em prazo_dias , usando df.dropna (subset='prazo_dias') , o que garante que todos os registros com dados incompletos sejam eliminados.

aplicar um tipo de anonimização na coluna cpf_responsavel, utilizando um salt, com df['cpf_responsavel'] = df ['cpf_responsavel'].apply(lambda x: hash (salt + str(x)), o que converte os CPFs em identificadores não reversíveis e menos suscetíveis à reidentificação.

promover a detecção de outliers em orçamento, usando df['orcamento']= df['orcamento'].drop_outliers(), pois esses valores indicam desvios estatísticos significativos em relação à média ou à massa total dos dados.

remover duplicatas em projeto , usando o comando df.drop_duplicates (subset=None, keep=None, inplace=False), que verifica a coluna projeto e remove todos os registros duplicados diretamente sobre o Dataframe df .

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