Kviz

Pitanje 1

Kada koristimo Excel tabelu kao izvor podataka za dalju analizu, koji od navedenih slučajeva je najbolji?

Tabela u kojoj su podaci sortirani rastuće radi bolje preglednosti

Tabela u kojoj su brojevi formatirani na odgovarajući broj decimala

Tabela čiji prvi red sadrži nazive kolona, a ostali redovi samo podatke

Pitanje 2

Kojim kombinacijama tastera idemo na početak i na kraj radnog lista u Excel-u?

Ctrl + Page Up i Ctrl + Page Down

Ctrl + Home i Ctrl + End

Alt + F1 i Alt + F2

Pitanje 3

Šta sve možemo postići korišćenjem opcije Filter u Excel-u?

Prikazivanje samo onih redova čije su vrednosti u skladu sa filterom postavljenim za određenu kolonu

Prikazivanje totala po grupama prema zadatim vrednostima

Prikazivanje samo onih redova čije su vrednosti u skladu sa filterima postavljenim za više kolona

Prikazivanje u drugoj boji redova čije su vrednosti u skladu sa filterima postavljenim za jednu ili više kolona

Pitanja 4

Imamo tabelu sa vremenskim podacima koja ima sledeće kolone:

  • datum

  • mesto

  • količina padavina

  • temperatura

  • vazdušni pritisak

Na osnovu naziva kolone pokušajte da procenite da li podaci u njoj predstavljaju meru ili dimenziju, pa odgovorite na sledeća dva pitanja.

Pitanje 4a

Koje od navedenih kolona su mere?

datum

mesto

količina padavina

temperatura

vazdušni pritisak

Pitanje 4b

Koje od navedenih kolona su dimenzije?

datum

mesto

količina padavina

temperatura

vazdušni pritisak

Pitanja 5

Na sledećoj slici prikazana je pivot tabela.

Pivot tabela

Izvorna tabela ima sledeće kolone koje su postale polja pivot tabele: datum, sat, mesto, količina padavina i temperatura. Na osnovu naziva kolona i onoga što vidite na prethodnoj slici odgovorite na sledeća četiri pitanja.

Pitanje 5a

Pogledajte prethodnu sliku pivot tabele. Koje od navedenih polja određuje redove pivot tabele?

datum

sat

mesto

količina padavina

temperatura

Pitanje 5b

Pogledajte prethodnu sliku pivot tabele. Koje od navedenih polja određuje kolone pivot tabele?

datum

sat

mesto

količina padavina

temperatura

Pitanje 5c

Pogledajte prethodnu sliku pivot tabele. Koje od navedenih polja se koristi kao filter pivot tabele?

datum

sat

mesto

količina padavina

temperatura

Pitanje 5d

Pogledajte prethodnu sliku pivot tabele. Koje od navedenih polja je mera koja se nalazi u vrednostima pivot tabele?

datum

sat

mesto

količina padavina

temperatura

Pitanje 6

Koja funkcija iz modula pandas se koristi da se učita tabela iz Excel fajla?

write_excel()

to_excel()

read_excel()

from_excel()

Pitanje 7

U pozivu funkcije read_excel() iz modula pandas može da se koristi imenovani argument sheet_name. Označi tačna tvrđenja koja se odnose na ovaj argument.

sheet_name određuje jedan ili više radnih listova iz kojih se učitavaju podaci

sheet_name određuje radni list iz koga se učitavaju podaci

sheet_name se može izostaviti kada učitavamo podatke iz prvog radnog lista Excel dokumenta

sheet_name se može izostaviti samo kada Excel dokument ima jedan radni list

Pitanja 8

Data frame df sadrži podatke o prodaji različitih artikala po godinama. Ovi podaci organizovani su u više kolona, od kojih su najvažnije sledeće:

  • godina − godina prodaje kao numerička vrednost

  • prodato − broj prodatih primeraka

Imajući to u vidu, odgovori na sledeća dva pitanja.

Pitanje 8a

Koji Python izraz koristim da izdvojim podatke iz 2024. godine u kojima je broj prodatih primeraka veći od 1000?

df[(df["godina"]=2024) & (df["prodato"]>1000)]

df[(df["godina"]="2024") & (df["prodato"]>1000)]

df[(df["godina"]==2024) & (df["prodato"]>1000)]

df[(df["godina"]=="2024") & (df["prodato"]>1000)]

df[(df["godina"]=="2024") & (df["prodato"]>"1000")]

Pitanje 8b

Koju Python naredbu koristim da u data frame-u preimenujem kolone godina u GodProd i prodato u ProdKomada?

df = df.rename_columns(["godina", "prodato"], ["GodProd","ProdKomada"])

df = df.rename(columns=[("godina", "GodProd"), ("prodato", "ProdKomada")])

df = df.rename_columns("godina", "prodato", "GodProd","ProdKomada")

df = df.rename(columns={"godina": "GodProd", "prodato": "ProdKomada"})

df = df.rename(columns={"godina", "GodProd", "prodato", "ProdKomada"})

Pitanje 9

Šta predstavlja Python izraz {"one": "jedan", "two": "dva"}?

skup (eng. set)

listu (eng. list)

rečnik (eng. dictionary)

niz (eng. array)

n-torku (eng. tuple)

Pitanje 10

Promenljivu radni definiše sledeća naredba za dodelu vrednosti:

radni = {"ponedeljak": 1, "utorak": 2, "sreda": 3, "četvrtak": 4, "petak": 5}

Koja od sledećih tvrđenja su tačna?

Rečnik radni preslikava redni broj radnog dana u nedelji u njegov naziv

Rečnik radni preslikava naziv radnog dana u nedelji u njegov redni broj

Rečnik radni sadrži pet parova ključ−vrednost, gde je ključ naziv radnog dana u nedelji, a vrednost njegov redni broj

Rečnik radni sadrži pet parova ključ−vrednost, gde je ključ redni broj radnog dana u nedelji, a vrednost njegov naziv

Pitanje 11

Koje od navedenih tvrđenja je tačno?

Ćelije u Jupyter svesci mogu da se izvršavaju isključivo redosledom kojim su navedene u svesci

Ćelije u Jupyter svesci mogu da se izvršavaju bilo kojim redosledom, a postoji i opcija da se ćelije ponovo izvrše istim tim redosledom nakon restartovanja kernel-a

Ćelije u Jupyter svesci mogu da se izvršavaju bilo kojim redosledom, ali ako želimo da se ćelije ponovo izvrše istim tim redosledom nakon restartovanja kernel-a, treba da ih poređamo u željenom redosledu

Pitanje 12

Iz aplikacije mobilnog telefona smo preuzeli podatke o broju koraka koje smo pravili svakog dana. Tabelu smo učitali u data frame df. Imamo dve kolone: datum i broj_koraka. Kako da izračunamo prosečan dnevni broj koraka?

df.mean('broj_koraka')

df.sum('broj_koraka')

df['broj_koraka'].mean()

df['broj_koraka'].sum()

Pitanja 13

U data frame df smo učitali tabelu sa statistikama igrača jedne košarkaške ekipe. Ovi podaci organizovani su u više kolona, od kojih su najvažnije sledeće:

  • sezona − godina u kojoj je počela sezona

  • utakmica − redni broj utakmice u sezoni

  • igrac − ime igrača

  • poeni − broj poena

Imajući to u vidu, odgovori na sledeća dva pitanja.

Pitanje 13a

Kako da za svakog igrača izračunamo prosečan broj poena koje je postigao po utakmici, kao i ukupan broj poena koje je postigao tokom svih sezona za koje imamo podatke?

df.agg(prosek=('poeni','mean'), ukupno=('poeni','sum')).groupby('igrac')

df.agg(prosek=('igrac','mean'), ukupno=('igrac','sum')).groupby('poeni')

df.groupby('igrac').agg(prosek=('poeni','mean'), ukupno=('poeni','sum'))

df.groupby('poeni').agg(prosek=('igrac','mean'), ukupno=('igrac','sum'))

Pitanje 13b

Kako da napravimo tabelu tako da u redovima budu igrači, u kolonama sezone, a u preseku ukupan broj poena igrača u sezoni?

df.pivot(index='igrac', columns='sezona', values='poeni', aggfunc='mean')

df.pivot(index='sezona', columns='igrac', values='poeni', aggfunc='sum')

df.pivot(index='sezona', columns='igrac', values='poeni', aggfunc='mean')

df.pivot(index='igrac', columns='sezona', values='poeni', aggfunc='sum')

Pitanje 14

U Jupyter ćeliji nalazi se sledeća for petlja u Python-u:

for broj in range(1,5):
    print(broj)

Šta će biti ispisano kao rezultat?

Brojevi 1, 2, 3, 4 i 5 − svi u jednoj liniji

Brojevi 1, 2, 3, 4 i 5 − svaki u posebnoj liniji

Brojevi 1, 2, 3 i 4 − svi u jednoj liniji

Brojevi 1, 2, 3 i 4 − svaki u posebnoj liniji

Pitanje 15

U Jupyter ćeliji nalazi se sledeći Python kod:

if os.path.exists("tabela.xlsx"):
    x = 1
else:
    x = 2
print(x)

Šta će biti ispisano kao rezultat?

Ako fajl tabela.xlsx postoji, biće ispisan broj 2 , a ako ne postoji − broj 1

U oba slučaja, biće ispisan broj 2

Ako fajl tabela.xlsx postoji, biće ispisan broj 1 , a ako ne postoji − broj 2

U oba slučaja, biće ispisan broj 1