Veja tutoriais práticos, referências e correções dentro deste tópico.
Atualizado: 2026-02-12
Aprenda a usar pandas melt() para despivotar DataFrames do formato largo para o formato longo. Cobre id_vars, value_vars, melting multi-nível e exemplos reais de remodelagem.
Atualizado: 2026-02-12
Domine o pandas pivot_table() para sumarização de dados. Aprenda funções de agregação, pivot com multi-índice, margens, preenchimento de valores e comparação com groupby e crosstab.
Atualizado: 2026-02-11
Domine pandas reset_index() com exemplos práticos cobrindo o parâmetro drop, redefinição de level, tratamento de MultiIndex, operações inplace e boas práticas de manipulação de índices.
Atualizado: 2026-02-10
Aprenda a exportar DataFrames do Pandas para arquivos CSV usando to_csv(). Domine separadores, codificacao, tratamento de indice, compressao e estrategias para arquivos grandes.
Atualizado: 2026-02-10
Aprenda todas as formas de remover colunas no pandas: drop(), del, pop() e seleção de colunas. Lide com remoção de colunas única, múltipla e condicional com exemplos.
Atualizado: 2026-02-10
Aprenda a ordenar DataFrames no pandas usando sort_values() e sort_index(). Domine a ordenação por coluna única, múltiplas colunas e personalizada com exemplos práticos.
Atualizado: 2026-02-09
Aprenda a filtrar linhas em DataFrames pandas usando indexação booleana, query(), loc[] e where(). Domine a seleção condicional com múltiplas condições.
Atualizado: 2026-02-09
Aprenda a usar pandas apply() para transformar DataFrames e Series com funções personalizadas. Domine axis, result_type, lambda e alternativas vetorizadas.
Atualizado: 2026-02-09
Aprenda a usar pandas concat para combinar DataFrames vertical e horizontalmente. Domine pd.concat() com os parâmetros axis, ignore_index, keys e join.
Atualizado: 2026-02-09
Aprenda a usar pandas drop_duplicates() para remover linhas duplicadas de DataFrames. Domine os parâmetros subset, keep e inplace com exemplos práticos.
Atualizado: 2026-02-09
Aprenda a usar pandas merge para combinar DataFrames em Python. Domine inner joins, outer joins, left joins e right joins com exemplos de código práticos e melhores práticas.
Atualizado: 2026-02-09
Aprenda a usar pandas read_excel para importar arquivos .xlsx e .xls em DataFrames. Domine sheets, dtypes, headers, usecols e manipulação de arquivos grandes.
Atualizado: 2025-11-30
Limpe, filtre e normalize texto com o dtype de string do pandas e métodos vetorizados .str; evite loops em Python enquanto lida com regex, valores NA e splits com segurança.
Atualizado: 2025-11-30
Crie, fatie e reprocesse índices hierárquicos com set_index, swaplevel, reorder_levels, xs, stack e unstack.
Atualizado: 2025-11-30
Calcule médias móveis, estatísticas cumulativas e suavização exponencial com rolling, expanding e ewm; controle alinhamento da janela, min_periods e janelas baseadas em tempo.
Atualizado: 2025-11-19
Workflow pronto para produção em Pandas: tratar faltantes, coerção de tipos, normalizar colunas, lidar com outliers e validar qualidade.
Atualizado: 2025-11-19
Domine o GroupBy do Pandas com exemplos de agregação, transform, apply, multi-agg e armadilhas comuns como ordenação e dropna.
Atualizado: 2025-11-19
Guia direto de merge/join no Pandas: inner/left/right/outer, suffixes, indicator, validate e como lidar com duplicados ou chaves em índice.
Atualizado: 2025-11-19
Use pivot, pivot_table, melt, stack e unstack para remodelar dados no Pandas, com totais, colunas multinível e um fluxo tidy.
Atualizado: 2025-11-14
Aprenda a buscar valores específicos em uma coluna de um DataFrame do Pandas usando indexação booleana, query, isin, busca em strings e mais. Extraia os dados de que você precisa com clareza e rapidez.
Atualizado: 2025-11-14
Aprenda as formas modernas e eficientes de converter um Pandas DataFrame em uma lista — incluindo lista de listas, lista de dicionários, lista de tuplas e conversões de coluna para lista usando to_numpy(), tolist() e to_dict().
Atualizado: 2025-11-14
Aprenda várias maneiras de criar um DataFrame vazio no Pandas, incluindo nomes de colunas, tipos de dados e boas práticas. Exemplos atualizados e dicas modernas de Pandas incluídas.
Atualizado: 2025-11-14
Um tutorial completo e atualizado sobre como usar pandas.read_csv() para importar arquivos CSV de forma eficiente. Aprenda parâmetros, parsing de datas, correções de encoding, erros comuns e dicas de performance para pandas 2.0+.
Atualizado: 2025-11-14
Aprenda as formas mais eficazes de adicionar uma nova coluna a um DataFrame do Pandas usando atribuição, insert, assign, concat, lógica condicional e mais. Inclui boas práticas e erros comuns a evitar.
Atualizado: 2025-01-10
Aprenda as formas mais rápidas e eficazes de renomear colunas em um Pandas DataFrame. Atualizado para Pandas 2.x com melhores práticas, exemplos e dicas para manter sua análise de dados organizada.
Atualizado: 2023-08-21
Aprenda como acelerar seus dataframes do Pandas em Python com Modin - a biblioteca leve e fácil de usar que habilita computação paralela para processar operações em dataframes mais rápido.
Atualizado: 2023-08-19
Neste guia detalhado, vamos mergulhar em erros de chave comuns no Pandas, por que eles ocorrem e como você pode evitá-los e corrigi-los em seus dataframes.
Atualizado: 2023-08-19
Aprenda como facilmente plotar dados usando Pandas neste guia completo com 21 exemplos de código. De gráficos de linha até gráficos de barras, temos você coberto.
Atualizado: 2023-08-19
Descubra como usar efetivamente a função get_dummies do pandas para pré-processamento de dados em aprendizado de máquina. Inclui exemplos detalhados e casos de uso.
Atualizado: 2023-08-19
Aprenda neste guia abrangente como utilizar o Pandas to_datetime para manipulação e formatação de datas em seus conjuntos de dados. Aprenda com exemplos do mundo real e códigos exclusivos de amostra.
Atualizado: 2023-08-19
Explore o mundo dos DataFrame e Series Pandas, aprenda a verificar valores NaN, preencher e excluir valores faltantes. Descubra os segredos da análise ad hoc e conjuntos de dados gratuitos.
Atualizado: 2023-08-19
Dominando a arte das operações de Pandas em dataframe em Python com este guia abrangente. Aprenda técnicas de instalação, criação, manipulação, limpeza e visualização para levar suas habilidades em ciência de dados ao próximo nível.
Atualizado: 2023-08-19
Aprenda sobre a sintaxe e exemplos do método Pandas DataFrame loc[] para acessar e filtrar dados por rótulo ou matriz booleana. Entenda as diferenças entre loc[] e iloc[] e explore as vantagens de usar loc[].
Atualizado: 2023-08-17
Descubra o poder dos bancos de dados vetoriais para armazenamento e recuperação de dados espaciais em Python. Desbloqueie novas capacidades em IA generativa e processamento de linguagem natural com DocArray da Jina AI.
Atualizado: 2023-08-17
Aprenda como converter facilmente o DataFrame do Pandas para um array do NumPy com dicas, exemplos e tutoriais passo a passo em Python. Aumente suas habilidades de análise de dados hoje mesmo!
Atualizado: 2023-08-17
Desbloqueie o poder da biblioteca Pandas do Python para criar e interpretar histogramas. Este guia detalhado levará você de iniciante a especialista, com exemplos práticos e armadilhas comuns a serem evitadas.
Atualizado: 2023-08-17
Preso no erro 'cannot mask with non-boolean array containing na / nan values' no pandas? Explore nosso guia completo para entender e corrigir essa armadilha comum na manipulação de dados.
Atualizado: 2023-08-17
Desbloqueie o potencial do método Shift do Pandas em Python para sua análise de dados. Aprofunde-se em sua sintaxe, casos de uso e melhores práticas em nosso guia detalhado.
Atualizado: 2023-08-17
Descubra como desempacotar efetivamente listas em colunas do Pandas usando Python. Explore o método `unstack()`, `df.explode()` e resolva problemas comuns com nosso guia detalhado.
Atualizado: 2023-08-17
Um guia abrangente sobre o uso de digitação do pandas com Python para códigos eficientes e sustentáveis. Aprenda como usar dicas de tipo, data frames e o módulo de digitação para aprendizado de máquina e mais.
Atualizado: 2023-08-17
Descubra como usar o método to_sql() do Pandas para escrever um DataFrame em um banco de dados SQL de forma eficiente e segura. Aprenda as melhores práticas, dicas e truques para otimizar o desempenho e evitar armadilhas comuns.
Atualizado: 2023-08-17
Um guia abrangente para criar tabelas de cruzamento usando a função crosstab do pandas em Python. Aprenda como comparar fatores e calcular tabelas de frequência com facilidade.
Atualizado: 2023-08-17
Desenvolva o poder da biblioteca Pandas do Python para criar, personalizar e visualizar histogramas. Explore o mundo da visualização de dados com várias colunas, bins e grupos.
Atualizado: 2023-08-17
Aprofunde-se no mundo do unstack do Pandas, uma ferramenta poderosa para remodelar seus data frames. Aprenda a usá-lo, quando usá-lo e explore exemplos práticos.
Atualizado: 2023-08-17
Descubra o Pandasql, um poderoso pacote Python para consultar e manipular dados em Pandas DataFrames usando sintaxe SQL. Aprenda como instalar, usar e otimizar o Pandasql com nosso guia abrangente.
Atualizado: 2023-08-17
Aprofunde-se na reordenação de colunas em um DataFrame do Pandas. Libere o poder da programação em Python para manipulação e análise de dados.
Atualizado: 2023-08-17
Aprofunde-se no mundo da visualização de dados com Python e Pandas. Aprenda como criar gráficos e diagramas convincentes que forneçam informações valiosas sobre seus dados.
Atualizado: 2023-08-02
Aprenda como converter um dicionário em um DataFrame em Python usando a biblioteca Pandas. Descubra diferentes métodos para converter dicionários com vários tamanhos e chaves em colunas.
Atualizado: 2023-08-02
Aprenda a usar o método sort_index() para ordenar um Pandas DataFrame pelo seu índice. Aprimore suas habilidades de manipulação de dados com estas instruções passo a passo do Spark By Examples.
Atualizado: 2023-08-02
Aprenda como ordenar dados em um DataFrame do Pandas usando Python. Este tutorial abrangente cobre a ordenação por coluna, várias colunas, índice e muito mais.
Atualizado: 2023-06-20
Domine a arte da manipulação de dados em Python com a consulta do Pandas. Este guia fornece exemplos detalhados, ferramentas e comparações com outros métodos como loc.
Atualizado: 2023-06-04
Mergulhe na poderosa Pandas library do Python e entenda como usar a função mean. Compreenda seus parâmetros, casos de uso e domine a técnica para analisar dados efetivamente.
Atualizado: 2023-06-03
Aprenda a ranquear seus dados de forma eficiente usando a função de rank do Pandas com exemplos práticos e melhores práticas. Aprimore suas habilidades de análise de dados hoje mesmo.
Atualizado: 2023-06-02
Desbloqueie todo o potencial da análise de séries temporais em Python com nosso guia detalhado sobre como usar o Resample do Pandas. Domine técnicas de reamostragem com exemplos amplos e insights ricos.
Atualizado: 2023-06-01
Um guia completo sobre o uso efetivo da função set_index() do Pandas para análise de dados com Python. Aproveite o poder da manipulação de DataFrames.
Atualizado: 2023-05-30
Atualize suas habilidades em manipulação de dados com o Pandas 2.0. Descubra as últimas funcionalidades e as melhores práticas para aprendizado de máquina, dados de séries temporais e muito mais. Comece hoje.
Atualizado: 2023-05-07
Explore o poder do Python Pandas aprendendo como resumir dataframes usando diversas funções e técnicas.
Atualizado: 2023-05-07
Aprenda sobre as várias técnicas e funções disponíveis no Pandas para lidar com dados ausentes, incluindo isnull(), dropna() e fillna().