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Um Guia Simples para Operações em Pandas Dataframe

Rajiv Chandra
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Rajiv Chandra

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Você é um iniciante em ciência de dados ou um profissional procurando melhorar suas habilidades? Já ouviu falar sobre Pandas e sua importância no mundo da ciência de dados? Se sim, você está no lugar certo. Neste guia, exploraremos os conceitos básicos de Pandas dataframe e várias operações que podem ser realizadas neles.

Quer criar rapidamente Visualizações de Dados em Python?

PyGWalker é um Projeto Open Source Python que pode ajudar a acelerar o fluxo de trabalho de análise e visualização de dados diretamente dentro dos ambientes baseados em Jupyter Notebook.

PyGWalker (opens in a new tab) transforma seu Pandas Dataframe (ou Polars Dataframe) em uma interface visual onde você pode arrastar e soltar variáveis para criar gráficos facilmente. Basta usar o seguinte código:

pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)

Você pode executar o PyGWalker agora mesmo com estes notebooks online:

E, não se esqueça de nos dar uma ⭐️ no GitHub!

Execute o PyGWalker no Kaggle Notebook (opens in a new tab)Execute o PyGWalker no Google Colab (opens in a new tab)Dê uma ⭐️ ao PyGWalker no GitHub (opens in a new tab)
Execute o PyGWalker no Kaggle Notebook (opens in a new tab)Execute o PyGWalker no Google Colab (opens in a new tab)Execute o PyGWalker no Google Colab (opens in a new tab)

O que é o Pandas?

O Pandas é uma biblioteca Python de código aberto que fornece estruturas de dados e ferramentas de análise de dados fáceis de usar e de alto desempenho. É amplamente utilizado no campo da ciência de dados para limpeza de dados, exploração de dados, modelagem de dados e visualização de dados.

Por que o Pandas é importante na ciência de dados?

O Pandas se tornou uma ferramenta essencial para cientistas de dados, pois simplifica o processo de manipulação e análise de dados. Ele oferece uma variedade de funções que facilitam o trabalho com grandes conjuntos de dados, manipulação de dados ausentes e reformulação de dados. Também se integra bem a outras bibliotecas Python, como NumPy, SciPy e Matplotlib, tornando-o uma escolha popular para tarefas de análise de dados.

Quais são as vantagens do uso de dataframes do Pandas?

Os dataframes do Pandas são estruturas de dados tabulares bidimensionais, mutáveis em tamanho e potencialmente heterogêneas com eixos rotulados (linhas e colunas). Algumas vantagens do uso de dataframes do Pandas incluem:

  • Lidar com dados ausentes
  • Alinhamento de dados e manipulação integrada de dados
  • Reformulação e pivotamento de conjuntos de dados
  • Subconjuntos, indexação e subconjuntos baseados em rótulos de grandes conjuntos de dados
  • Funcionalidade de agrupamento e transformação de dados
  • Mesclagem e junção de dados de alto desempenho
  • Funcionalidade de séries temporais

Como posso instalar o Pandas?

Para instalar o Pandas, abra seu prompt de comando ou terminal e execute o seguinte comando:

pip install pandas

Alternativamente, se você preferir, pode instalar o Pandas por meio do Anaconda ou de outra distribuição de pacotes Python.Usando Anaconda, execute o seguinte comando:

conda install pandas

Quais são as operações básicas que podem ser realizadas em um dataframe do Pandas?

Uma vez que o Pandas esteja instalado, você pode realizar várias operações em dataframes, como:

  1. Criar um dataframe
  2. Ler dados de arquivos (por exemplo, CSV, Excel, JSON)
  3. Selecionar, adicionar e excluir colunas
  4. Filtrar e classificar dados
  5. Mesclar e unir dataframes
  6. Agrupar e agregar dados
  7. Lidar com valores ausentes
  8. Aplicar operações matemáticas nos dados
  9. Visualização de dados

Como os valores ausentes podem ser tratados em um dataframe do Pandas?

O Pandas oferece vários métodos para lidar com valores ausentes em um dataframe, como:

  • dropna(): Remover os valores ausentes
  • fillna(): Preencher os valores ausentes com um valor ou método especificado (por exemplo, avançar ou retroceder preenchimentos)
  • interpolate(): Preencher os valores ausentes com valores interpolados (por exemplo, interpolação linear)

O que é a função GroupBy no Pandas?

A função GroupBy no Pandas é um método poderoso que permite agrupar seus dados com base em determinados critérios, como uma coluna ou índice. Uma vez que os dados são agrupados, várias operações de agregação e transformação podem ser realizadas em cada grupo. Algumas funções comuns usadas com GroupBy incluem:

  • sum(): Calcular a soma de cada grupo
  • mean(): Calcular a média de cada grupo
  • count(): Calcular a contagem de cada grupo
  • min(): Calcular o valor mínimo de cada grupo
  • max(): Calcular o valor máximo de cada grupo

Como as operações matemáticas podem ser realizadas nos dados em um dataframe do Pandas?

Os dataframes do Pandas suportam várias operações matemáticas, como adição, subtração, multiplicação e divisão, que podem ser aplicadas elemento a elemento ou coluna a coluna. Algumas funções comumente usadas para operações matemáticas incluem:

  • add(): Adicionar elementos correspondentes de dois dataframes
  • subtract(): Subtrair elementos correspondentes de dois dataframes
  • multiply(): Multiplicar elementos correspondentes de dois dataframes
  • divide(): Dividir elementos correspondentes de dois dataframes
  • mod(): Calcular o módulo de elementos correspondentes de dois dataframes
  • pow(): Elevar elementos de um dataframe à potência de elementos de outro dataframe

Você também pode usar os operadores aritméticos internos do Python (+, -, *, /, %, **) para realizar essas operações.

A visualização de dados pode ser feita usando o Pandas?

Sim, o Pandas oferece uma variedade de técnicas de visualização de dados usando seus métodos de plotagem integrados, que são baseados na popular biblioteca de visualização de dados Matplotlib. Alguns exemplos comuns de plotagem do Pandas incluem:

  • Gráficos de linhas
  • Gráficos de barras
  • Histogramas
  • Diagramas de caixa
  • Gráficos de dispersão
  • Gráficos de pizza

Para criar um simples gráfico de linha, por exemplo, você pode usar o método plot() da seguinte forma:

import pandas as pd
 
# Crie um dataframe de exemplo
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Crie um gráfico de linhas
df.plot()

Conclusão

Em conclusão, o Pandas é uma biblioteca poderosa e flexível que simplifica o processo de manipulação e análise de dados em Python. Este guia abordou os conceitos básicos das operações de dataframe do Pandas, incluindo a criação de dataframe, leitura de dados de arquivos, tratamento de valores ausentes, uso da função GroupBy, realização de operações matemáticas e visualização de dados. Com estas ferramentas à sua disposição, você está bem encaminhado para se tornar um cientista de dados mais proficiente.

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