A primeira etapa de um projeto de análise de dados é obter os dados, e suas principais origens costumam ser arquivos, banco de dados ou APIs web. Leia as afirmativas a seguir: I. Para ler um arquivo csv, utilize a função pandas.readfile() do pandas. II. Para ler um arquivo do Excel, utilize a função readexcel() do pandas. III. Para salvar DataFrame em CSV basta utilizar a função savefilecsv() do pandas. De acordo com as afirmativas, assinale a alternativa correta.

Alternativa E

Para responder a esta questão sobre a biblioteca Pandas em Python, precisamos verificar a sintaxe correta das funções de entrada e saída de dados.

Análise das Afirmações

Vamos examinar cada item apresentado no enunciado:

• Item I: Incorreto.
• A afirmação diz que a função para ler CSV é read_file.
• Na verdade, a função correta no Pandas para importar arquivos CSV é read_csv().
• Exemplo: pd.read_csv('arquivo.csv').
• Item II: Correto.
• A afirmação diz que a função para ler Excel é read_excel().
• Isso está correto. O Pandas possui a função nativa read_excel() para carregar planilhas do formato .xlsx ou .xls.
• Exemplo: pd.read_excel('planilha.xlsx').
• Item III: Incorreto.
• A afirmação diz que a função para salvar em CSV é save_file_csv().
• Esta função não existe. Para exportar um objeto DataFrame para um arquivo CSV, utilizamos o método to_csv().
• Exemplo: df.to_csv('salvar.csv', index=False).

Resumo da Lógica

Como apenas a afirmação II está correta, a alternativa que contém "II, apenas" é a resposta certa.

Conclusão
A única afirmativa verdadeira é a II, referente à função read_excel(). Portanto, a alternativa correta é a última listada (Alternativa E).