O pandas é, sem dúvida, a ferramenta Python mais importante para análise de dados. Com mais de 100 milhões de downloads por mês, ele é o pacote padrão para manipulação de dados e análise exploratória. Sua capacidade de ler e escrever em uma extensa lista de formatos o torna uma ferramenta versátil para praticantes de ciência de dados. Suas funções de manipulação de dados o tornam uma ferramenta altamente acessível e prática para agregar, analisar e limpar dados.
Em nosso post anterior sobre como aprender pandas, discutimos a jornada de aprendizado para dominar esse pacote. Este tutorial amigável para iniciantes abordará todos os conceitos básicos e ilustrará as diferentes funções do pandas.
Este artigo destina-se a iniciantes com conhecimento básico de Python e nenhuma experiência anterior com pandas para ajudá-lo a começar.
O que é o pandas?
O pandas é um pacote de manipulação de dados em Python para dados tabulares, ou seja, dados na forma de linhas e colunas, também conhecidos como DataFrames. Intuitivamente, você pode pensar em um DataFrame como uma planilha do Excel.
As funcionalidades do pandas incluem transformações de dados, como ordenar linhas e extrair subconjuntos, calcular estatísticas resumidas, como a média, remodelar DataFrames e unir DataFrames. O pandas funciona bem com outros pacotes populares de ciência de dados em Python, frequentemente chamado de ecossistema PyData, incluindo:
- NumPy para computação numérica
- Matplotlib, Seaborn, Plotly e outros pacotes de visualização de dados
- scikit-learn para aprendizado de máquina
Para que o pandas é usado?
O pandas é usado em todo o fluxo de trabalho de análise de dados. Com o pandas, você pode:
- Importar conjuntos de dados de bancos de dados, planilhas, arquivos de valores separados por vírgula (CSV) e muito mais.
- Limpar conjuntos de dados, lidando com valores ausentes, por exemplo.
- Organizar conjuntos de dados, remodelando sua estrutura em um formato adequado para análise.
- Agregar dados, calculando estatísticas resumidas, como a média das colunas, a correlação entre elas e muito mais.
- Visualizar conjuntos de dados e descobrir insights.
O pandas também possui funcionalidades para análise de séries temporais e análise de dados de texto.
Principais benefícios do pacote pandas
Indiscutivelmente, o pandas é uma ferramenta poderosa de manipulação de dados com vários benefícios, incluindo:
- Feito para Python: Python é a linguagem mais popular do mundo para aprendizado de máquina e ciência de dados.
- Menos código por operação: O código escrito com pandas é mais conciso, exigindo menos linhas de código para obter a saída desejada.
- Visualização intuitiva de dados: O pandas oferece uma representação de dados excepcionalmente intuitiva que facilita a compreensão e análise de dados.
- Conjunto de recursos extenso: Suporta uma ampla variedade de operações, desde análise exploratória de dados até tratamento de valores ausentes, cálculo de estatísticas, visualização de dados univariados e bivariados e muito mais.
- Lida com grandes conjuntos de dados: O pandas lida com facilidade com grandes conjuntos de dados, oferecendo velocidade e eficiência ao trabalhar com conjuntos de dados de milhões de registros e centenas de colunas, dependendo da máquina.
Como instalar o pandas?
Antes de mergulharmos em suas funcionalidades, vamos primeiro instalar o pandas. Você pode pular esta
seção se já tiver o pandas instalado.
# Instale o pandas usando pip
pip install pandasImportando dados com pandas
Uma vez que o pandas esteja instalado, você pode começar a importar dados. O pandas suporta vários formatos de entrada, incluindo CSV, Excel, SQL e muito mais.
Vamos começar com a importação de um arquivo CSV. Suponha que você tenha um arquivo CSV chamado “data.csv” no mesmo diretório em que você está trabalhando. Você pode importá-lo assim:
import pandas as pd
# Importe um arquivo CSV
df = pd.read_csv("data.csv")Exportando dados com pandas
Além de importar dados, você também pode exportar DataFrames para diferentes formatos, como CSV, Excel e SQL. Para exportar um DataFrame para um arquivo CSV, você pode usar o seguinte código:
# Exportar um DataFrame para um arquivo CSV
df.to_csv("output.csv", index=False)Visualizando e compreendendo DataFrames com pandas
Após a importação de dados, você pode querer visualizá-los e entender sua estrutura. Aqui estão algumas funções úteis para isso:
# Exiba as primeiras linhas do DataFrame
df.head()
# Exiba as últimas linhas do DataFrame
df.tail()
# Verifique as primeiras n linhas do DataFrame
df.head(n=10)
# Verifique as informações gerais sobre o DataFrame
df.info()
# Obtenha estatísticas descritivas das colunas numéricas
df.describe()Fatiando e Extraindo Dados com pandas
O pandas permite que você fatie e extraia dados de várias maneiras. Aqui estão alguns exemplos:
# Selecione uma única coluna
df['nome_da_coluna']
# Selecione várias colunas
df[['coluna1', 'coluna2']]
# Selecione linhas com base em uma condição
df[df['coluna'] > 10]
# Filtre dados com várias condições
df[(df['coluna1'] > 10) & (df['coluna2'] == 'valor')]Limpeza de dados com pandas
A limpeza de dados é uma parte fundamental da análise de dados. O pandas oferece muitas ferramentas para lidar com valores ausentes e dados duplicados, entre outras coisas. Aqui estão algumas funções comuns:
# Lide com valores ausentes (remova linhas com valores ausentes)
df.dropna()
# Preencha valores ausentes com um valor específico
df.fillna(valor)
# Remova dados duplicados
df.drop_duplicates()
# Renomeie colunas
df.rename(columns={'nome_antigo': 'nome_novo'}, inplace=True)Análise de dados com pandas
O pandas oferece inúmeras funcionalidades para análise de dados. Você pode calcular estatísticas resumidas, agrupar dados, aplicar funções personalizadas e muito mais. Aqui estão alguns exemplos:
# Calcule a média de uma coluna
df['coluna'].mean()
# Agrupe dados por uma coluna e calcule a média para cada grupo
df.groupby('coluna_agrupadora')['coluna'].mean()
# Aplique uma função personalizada a uma coluna
df['coluna'].apply(funcao)
# Ordene o DataFrame com base em uma coluna
df.sort_values(by='coluna', ascending=False)Visualização de dados com pandas
O pandas também pode ser usado para criar visualizações simples de dados usando bibliotecas de visualização como Matplotlib ou Seaborn. Aqui está um exemplo rápido:
import matplotlib.pyplot as plt
# Crie um gráfico de barras simples
df['coluna'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.xlabel('Valores')
plt.ylabel('Contagem')
plt.title('Gráfico de Barras')
plt.show()Aprendendo mais sobre pandas
Este guia é apenas uma introdução ao pandas. À medida que você se aprofunda em sua jornada de aprendizado, você encontrará muitos recursos úteis online, incluindo a documentação oficial do pandas (https://pandas.pydata.org/docs/) e tutoriais em vídeo.
Perguntas Frequentes sobre pandas
- O pandas é a melhor opção para análise de dados em Python? O pandas é uma escolha popular e poderosa para análise de dados em Python, mas existem outras bibliotecas, como Dask, Vaex e Modin, que também podem ser úteis em casos específicos. A escolha depende das necessidades do seu projeto.
- Posso usar o pandas para análise de séries temporais? Sim, o pandas possui funcionalidades específicas para lidar com séries temporais, como a classe Timestamp e funções para reamostragem de dados temporais.
- Como lidar com grandes conjuntos de dados no pandas? O pandas pode lidar com grandes conjuntos de dados, mas você pode precisar otimizar seu código para melhorar o desempenho. Considere usar métodos como chunksize ao ler arquivos grandes ou migrar para bibliotecas como Dask para computação distribuída.
- O pandas é gratuito? Sim, o pandas é um software de código aberto e gratuito sob a licença BSD.
- Onde posso encontrar mais recursos para aprender pandas? Além da documentação oficial, existem muitos tutoriais em blogs, cursos online e livros dedicados ao pandas. Pesquise online e escolha o recurso que melhor atenda às suas necessidades de aprendizado.
Esperamos que este guia introdutório ao pandas tenha sido útil para você começar sua jornada na análise de dados com Python. O pandas é uma ferramenta poderosa e versátil que vale a pena dominar. À medida que você ganha experiência, poderá explorar recursos mais avançados e aprofundar sua compreensão. Boa sorte e divirta-se aprendendo pandas!