Questões de Concurso Público TCU 2022 para Auditor Federal de Controle Externo

Considere o código Python a seguir.


A execução desse código na IDLE Shell produz, na ordem e exclusivamente, os números: 

Natasha, uma cientista de dados, está trabalhando com um conjunto de dados sobre carros para fazer um modelo preditivo para uma companhia de seguros. A primeira versão do modelo utiliza apenas informações básicas sobre os carros: a marca e a cor.
Como esses dados são categóricos, Natasha faz um pré-processamento usando a biblioteca scikit-learn. Em um ambiente interativo, ela executa os comandos a seguir. 
>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder >>> enc = OneHotEncoder() >>> X = [['Toyota', 'vermelho'], ['Toyota', 'verde'], ['BMW', 'vermelho']]
>>> enc.fit(X) >>> enc.get_feature_names() array(['x0_BMW', 'x0_Toyota', 'x1_verde', 'x1_vermelho'], dtype=object)
>>> X_prime = enc.transform(X).toarray() >>> X_prime array([[0., 1., 0., 1.], [0., 1., 1., 0.], [1., 0., 0., 1.]]) 

Para contar o número de carros da marca Toyota no conjunto de dados, obtendo corretamente o resultado 2, Natasha pode usar a seguinte linha de código:

A tabela presente no código em R abaixo apresenta a quantidade de processos analisados por três analistas (denotados por A1, A2 e A3) em diferentes anos.
dados = tibble::tibble(Analista=c(“A1”, “A1”, “A1”, “A2”, “A2”, “A3”, “A3”, “A3”),
Ano=c(2018,2019,2020,2019,2020,2018,2019,2020), Processos=c(10,15,20,25,20,8,7,12))
Um programador roda o código abaixo em R.
tidyr::pivot_wider(data=dados, names_from=”Analista”, values_from=”Processos”)

Os valores esperados na primeira linha do objeto resultante do comando acima são: