Pandas é uma biblioteca de software escrita em Python que revolucionou a análise de dados e data science. Com suas poderosas estruturas de dados, ela permite manipulação e análise eficaz de tabelas numéricas e séries temporais. Neste artigo, vamos explorar a fundo suas funcionalidades e como utilizá-las para otimizar suas análises.
O que é o Pandas
O que é o Pandas
Neste capítulo, vamos explorar a origem e a definição do Pandas, uma biblioteca projetada para a linguagem Python. O Pandas é amplamente reconhecido como uma das ferramentas mais poderosas e flexíveis para a manipulação e análise de dados, especialmente em contextos de data science. Um dos aspectos mais interessantes do Pandas é a origem de seu nome, que deriva da expressão “panel data”, referindo-se à estrutura de dados que pode ser manipulada e analisada facilmente.
A biblioteca foi criada por Wes McKinney em 2008, com o objetivo de facilitar a análise de dados em Python, oferecendo um conjunto robusto de estruturas de dados e funções projetadas especificamente para esse propósito. Antes do Pandas, muitos analistas de dados recorriam ao R devido à sua vasta gama de pacotes voltados para análise estatística e visualização de dados. No entanto, McKinney percebeu que a necessidade de uma ferramenta semelhante em Python era urgente. Desde sua introdução, o Pandas cresceu em popularidade e se tornou uma parte essencial do ecossistema Python para ciência de dados, integrando-se perfeitamente com outras bibliotecas como NumPy, Matplotlib e SciPy.
Um dos elementos cruciais que distingue o Pandas de outras bibliotecas é sua capacidade de lidar com dados em várias formas, incluindo dados estruturados (como tabelas) e dados não estruturados. O Pandas fornece dois tipos principais de estruturas de dados: Series e DataFrames, que são otimizados para manipulação e análise eficiente.
Outro aspecto que torna o Pandas tão atraente para cientistas de dados e analistas é sua sintaxe intuitiva e a facilidade de uso. Por exemplo, operações comuns de manipulação de dados, como filtragem, agregação e transformação, podem ser realizadas com apenas algumas linhas de código. Isso permite que os profissionais de dados se concentrem mais na análise e menos na programação.
O aumento da popularidade do Pandas também pode ser atribuído ao seu suporte robusto para diferentes formatos de dados. Ele pode ler dados de fontes como CSV, Excel, bancos de dados SQL, JSON, entre outros. Isso torna o Pandas uma ferramenta conveniente para importar e exportar dados de uma variedade de sistemas, permitindo maior flexibilidade nos fluxos de trabalho de análise de dados.
Comparação com R
Embora tanto o Pandas quanto R sejam ferramentas poderosas para análise de dados, existem algumas diferenças fundamentais. R possui uma vasta gama de pacotes estadísticos e é muitas vezes preferido para análises estatísticas complexas. Por outro lado, o Pandas é mais focado na manipulação e transformação de dados.
Uma das principais vantagens do Pandas é sua integração com o restante do ecossistema Python. Python, sendo uma linguagem de programação de propósito geral, permite que os analistas não apenas realizem análises de dados, mas também construam aplicações, automações e soluções mais complexas. Com essa capacidade de interagir com bibliotecas de aprendizado de máquina, como Scikit-learn e TensorFlow, o Pandas se torna um aliado indispensável para cientistas de dados modernos.
Aplicações do Pandas em Data Science
As aplicações do Pandas são vastas e variadas. Desde análise exploratória de dados (EDA) até a preparação de dados para modelos de machine learning, o Pandas desempenha um papel crucial em diversas etapas do fluxo de trabalho de data science. Por exemplo, ao lidar com conjuntos de dados grandes e complexos, os profissionais podem usar o Pandas para realizar operações como:
- Limpeza de Dados: Remover dados duplicados, lidar com valores ausentes e realizar transformações necessárias para garantir a integridade dos dados.
- Filtragem e Indexação: Selecionar subconjuntos específicos de dados com base em critérios definidos, o que é fundamental para análises focadas.
- Agregação: Realizar operações de sumarização sobre conjuntos de dados, como calcular médias, medianas e totais que são vitais para a análise estatística.
- Visualização: Embora o Pandas não seja uma biblioteca de visualização completa por si só, ele se integra bem com bibliotecas de visualização, permitindo a criação de gráficos e representações visuais das análises realizadas.
Além disso, o Pandas suporta operações em séries temporais, permitindo a análise de dados que variam ao longo do tempo, o que é especialmente útil em áreas como finanças, meteorologia e análise de vendas.
Conhecimento Avançado com Pandas
Para aqueles que desejam aprofundar seu conhecimento em análise de dados utilizando o Pandas, existem diversos recursos disponíveis. Um dos melhores caminhos para se tornar proficiente em Pandas e, mais amplamente, em ciência de dados, é através de cursos especializados que oferecem ensino prático e aplicado. Uma excelente opção é o Elite Data Academy, onde você pode aprender sobre diversas tópicos relacionados a análise de dados, ciência de dados e até engenharia de dados. Esses cursos cobrem desde princípios básicos de manipulação de dados até técnicas avançadas de modelagem preditiva, proporcionando uma formação completa para quem está buscando ingressar no campo da ciência de dados.
Portanto, esteja você apenas começando sua jornada em análise de dados ou procurando aprimorar suas habilidades, o Pandas e o Elite Data Academy são aliados valiosos que podem guiá-lo em direção ao sucesso na era dos dados.
Estruturas de Dados do Pandas
Estruturas de Dados do Pandas
Aprofundando-se nas estruturas de dados do Pandas, este capítulo irá detalhar as principais características das estruturas Series e DataFrames. Vamos discutir como cada uma delas funciona e suas aplicações práticas, além de como elas se diferenciam de outras estruturas de dados comumente utilizadas em Python.
1. A Estrutura Series
A primeira estrutura fundamental do Pandas que devemos entender é a Series. Uma Series é, em essência, um array unidimensional que pode conter uma variedade de tipos de dados — inteiros, floats, strings e até mesmo objetos Python. O que torna a Series especial é que cada elemento dela tem um rótulo, chamado de índice, que permite referenciar facilmente os dados.
Para criar uma Series, você pode utilizar o método pd.Series(). Vejamos um exemplo simples:
[code]
import pandas as pd
dados = [10, 20, 30, 40]
s = pd.Series(dados)
print(s)
[/code]
Esse código resultará em uma Series com rótulos padrão de 0 a 3. No entanto, podemos personalizar esses rótulos ao passá-los como um segundo argumento:
[code]
s_personalizada = pd.Series(dados, index=[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’])
print(s_personalizada)
[/code>
A Series poderá ser utilizada em diversas aplicações, desde simples operações matemáticas até análises estatísticas. Uma característica importante da Series é que ela permite realizar operações elementares de forma eficiente. Por exemplo, se quisermos adicionar um número a todos os elementos:
[code]
s_nova = s + 5
print(s_nova)
[/code>
2. O DataFrame: A Estrutura Bidimensional
Após a Series, avançamos para a estrutura mais complexa e poderosa do Pandas: o DataFrame. O DataFrame é uma coleção bidimensional de dados, semelhante a uma tabela SQL ou uma planilha do Excel. Cada coluna de um DataFrame é uma Series, mas com a diferença de que permite misturar diferentes tipos de dados em diferentes colunas.
Podemos criar um DataFrame utilizando um dicionário, onde as chaves representam os nomes das colunas e os valores são listas que representam os dados. Veja um exemplo:
[code]
dados_df = {
‘Nome’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’],
‘Idade’: [25, 30, 35],
‘Salário’: [50000, 60000, 70000]
}
df = pd.DataFrame(dados_df)
print(df)
[/code>
Esse código cria um DataFrame com três colunas: Nome, Idade e Salário. A estrutura é bastante intuitiva e fácil de manipular.
3. Funcionalidades e Aplicações Práticas
Uma das grandes vantagens do Pandas é a flexibilidade de suas estruturas de dados. Tanto a Series quanto o DataFrame vêm com uma variedade de métodos integrados que facilitam a análise e manipulação dos dados.
- Acesso de Dados: Você pode acessar dados de uma Series ou um DataFrame usando rótulos ou posições. Por exemplo, para acessar a idade de Bob:
- Filtros: Você pode aplicar filtros para extrair subconjuntos de dados. Por exemplo, para filtrar funcionários com salários acima de R$ 55.000:
- Operações Estatísticas: A biblioteca permite fazer operações estatísticas de forma direta, como calcular a média ou a soma em uma coluna:
[code]
idade_bob = df.loc[1, ‘Idade’]
print(idade_bob)
[/code]
[code]
funcionarios_bons = df[df[‘Salário’] > 55000]
print(funcionarios_bons)
[/code]
[code]
media_salario = df[‘Salário’].mean()
print(media_salario)
[/code]
4. Diferenças em Relação a Outras Estruturas de Dados
Quando comparamos as estruturas do Pandas com outras estruturas nativas do Python, como listas, tuplas e dicionários, entendemos melhor os benefícios que o Pandas traz. As listas, por exemplo, são menos eficientes quando se trata de manipular conjuntos de dados grandes e complexos, pois não possuem índices nomeados e métodos integrados para operações matemáticas e estatísticas. Já os dicionários são úteis para armazenar dados, mas não possuem a estrutura tabular que um DataFrame proporciona.
Além disso, com a Series e o DataFrame, você pode facilmente lidar com dados ausentes e realizar operações que respeitam esses casos, enquanto em estruturas nativas a gestão de dados ausentes requer mais manipulação manual.
Utilizando as estruturas do Pandas, os analistas de dados têm um controle muito mais eficaz sobre os dados que estão manipulando, resultando em processos de análise mais rápidos e menos propensos a erros.
5. Conclusão
Compreender as estruturas de dados do Pandas — Series e DataFrames — é fundamental para qualquer profissional que queira se aventurar no mundo da data science e análise de dados. Essas estruturas não apenas oferecem uma forma intuitiva de gerenciar e manipular dados, mas também se integram perfeitamente com outras bibliotecas e ferramentas do ecossistema Python, tornando o Pandas indispensável em projetos de análise de dados.
Para aqueles que desejam se aprofundar ainda mais nas capacidades do Pandas e no uso de Python para análise de dados, é altamente recomendável explorar nosso curso Elite Data Academy, que cobre uma variedade de tópicos relevantes em data analytics e data science, garantindo que você tenha as habilidades necessárias para prosperar nesse campo em constante evolução.
Manipulação e Análise de Dados
Manipulação e Análise de Dados
Este capítulo abordará as diversas capacidades de manipulação e análise de dados que o Pandas oferece, como a importação de dados, operações aritméticas entre Series e métodos para agrupar informações. Vamos apresentar exemplos práticos para ilustrar como realizar análises eficientes usando o Pandas.
Importação de Dados
Uma das primeiras etapas em qualquer análise de dados é a importação dos dados. O Pandas suporta diversos formatos, incluindo CSV, Excel, JSON, SQL e muito mais. Para ilustrar essa funcionalidade, vejamos como importar um arquivo CSV.
[code]
import pandas as pd
# Importando um arquivo CSV
df = pd.read_csv(‘caminho/para/o/arquivo.csv’)
[/code]
A função `read_csv` é bastante flexível e permite especificar diversos parâmetros para personalizar a importação, como o delimitador, se a primeira linha contém cabeçalhos, e muito mais. Por exemplo, se o seu arquivo CSV estiver separado por ponto e vírgula, você pode usá-lo da seguinte maneira:
[code]
df = pd.read_csv(‘caminho/para/o/arquivo.csv’, sep=’;’)
[/code]
Depois de importar os dados, é importante dar uma olhada na estrutura do DataFrame utilizando métodos como `head()` e `info()`:
[code]
print(df.head())
print(df.info())
[/code]
Estes métodos fornecem uma visão geral dos seus dados, mostrando as primeiras linhas e as informações de tipo de dado e valores nulos, respectivamente.
Operações Aritméticas entre Series
Uma das características mais poderosas do Pandas é a capacidade de realizar operações aritméticas entre séries. Suponha que tenhamos duas Series que representam vendas de produtos em meses diferentes:
[code]
vendas_janeiro = pd.Series([200, 150, 300], index=[‘Produto A’, ‘Produto B’, ‘Produto C’])
vendas_fevereiro = pd.Series([250, 200, 100], index=[‘Produto A’, ‘Produto B’, ‘Produto C’])
[/code]
Podemos facilmente somar essas duas Series para obter um total de vendas de janeiro e fevereiro.
[code]
total_vendas = vendas_janeiro + vendas_fevereiro
print(total_vendas)
[/code]
Essa operação corresponde a uma soma elemento a elemento, resultando em uma nova Series que representa as vendas totais para cada produto.
Além da soma, o Pandas também permite operações como subtração, multiplicação e divisão, tornando fácil realizar análises matemáticas simples diretamente em suas Series e DataFrames.
Agregação de Dados
Ao trabalhar com conjuntos de dados grandes, pode ser útil agrupar os dados para realizar operações de agregação. A função `groupby()` do Pandas é fundamental para esse tipo de análise. Por exemplo, considere um DataFrame com dados de vendas:
[code]
data = {
‘Produto’: [‘A’, ‘B’, ‘A’, ‘B’, ‘A’, ‘C’],
‘Vendas’: [100, 150, 200, 130, 160, 90],
‘Mes’: [‘Janeiro’, ‘Janeiro’, ‘Fevereiro’, ‘Fevereiro’, ‘Março’, ‘Março’]
}
df_vendas = pd.DataFrame(data)
[/code]
Agora, podemos usar `groupby()` para agrupar as vendas por produto e somar as vendas:
[code]
vendas_por_produto = df_vendas.groupby(‘Produto’)[‘Vendas’].sum()
print(vendas_por_produto)
[/code]
O resultado será uma nova Series com as vendas totais de cada produto. Essa técnica é frequentemente utilizada em análises de negócios para entender o desempenho de diferentes categorias de produtos.
Filtragem e Seleção de Dados
Outra operação frequentemente utilizada em análise de dados é a filtragem. O Pandas fornece uma maneira intuitiva e rápida de filtrar dados com base em condições. Por exemplo, se quisermos apenas as vendas superiores a 150, podemos fazer o seguinte:
[code]
vendas_superiores = df_vendas[df_vendas[‘Vendas’] > 150]
print(vendas_superiores)
[/code]
Esse método permite que você extraia subconjuntos relevantes do seu DataFrame, facilitando análises mais focadas e significativas.
Manipulação de Colunas
Além de realizar operações entre dados, às vezes, precisamos manipular as próprias colunas do nosso DataFrame. O Pandas oferece métodos simples para adicionar, modificar ou remover colunas. Por exemplo, suponha que queiramos adicionar uma coluna de desconto:
[code]
df_vendas[‘Desconto’] = df_vendas[‘Vendas’] * 0.1
print(df_vendas)
[/code]
Agora, temos uma nova coluna que calcula o desconto em vendas. Para remover uma coluna, simplesmente usamos o método `drop()`:
[code]
df_vendas = df_vendas.drop(‘Desconto’, axis=1)
print(df_vendas)
[/code]
Essas funcionalidades tornam o Pandas extremamente potente na preparação dos dados antes das análises mais complexas.
Conclusão
As capacidades de manipulação e análise de dados que o Pandas proporciona são inestimáveis para qualquer profissional de dados. Desde a importação e limpeza até operações aritméticas e agregações, o Pandas facilita a extração de insights significativos a partir de conjuntos de dados complexos. Para aqueles que desejam aprofundar seus conhecimentos em ciência de dados e análise de dados, é altamente recomendável considerar cursos especializados. Um exemplo é a Elite Data Academy, que oferece um currículo abrangente sobre analytics, ciência de dados e engenharia de dados, possibilitando que você se torne um especialista na área. Invista em sua carreira e desbrave o universo da análise de dados com as ferramentas que o mercado exige!
Gerenciamento de Dados ausentes
Gerenciamento de Dados Ausentes
Dados ausentes são uma realidade comum na análise de dados e podem impactar significativamente os resultados de qualquer investigação. Esses dados podem surgir por diversos motivos, como erros na coleta, perda de informações durante o armazenamento ou simplesmente porque a informação não se aplica a certos casos. Diante disso, é fundamental que os profissionais de ciência de dados saibam como lidar com valores ausentes, especialmente ao utilizar o Pandas, que dispõe de ferramentas eficientes para tratar essa questão.
Identificando Dados Ausentes com Pandas
No Pandas, um dado ausente é frequentemente representado como NaN (Not a Number). Utilizando métodos integrados, como isnull() e notnull(), é possível identificar rapidamente onde estão os valores ausentes em um DataFrame.
Por exemplo, considere o seguinte DataFrame que contém algumas informações fictícias sobre clientes:
[code]
import pandas as pd
dados = {
‘Nome’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charles’, None],
‘Idade’: [25, None, 30, 28],
‘Cidade’: [‘São Paulo’, ‘Rio de Janeiro’, None, ‘Belo Horizonte’]
}
df = pd.DataFrame(dados)
print(df)
[/code]
Para identificar os dados ausentes, podemos usar o método isnull():
[code]
print(df.isnull())
[/code>
Isso irá retornar um DataFrame booleano, onde True indica a presença de um valor ausente. A contagem de valores ausentes em cada coluna pode ser feita através do método sum() combinado com isnull():
[code]
print(df.isnull().sum())
[/code>
Técnicas de Tratamento de Dados Ausentes
Após identificar os dados ausentes, existem várias abordagens para tratá-los. As mais comuns incluem a remoção de linhas ou colunas que contêm NaNs, a substituição de valores ausentes por medições estatísticas da coluna (como a média ou a mediana), ou a utilização de métodos de imputação mais sofisticados.
Remoção de Dados Ausentes
A remoção é uma abordagem simples e direta. Caso os dados ausentes sejam limitados, essa técnica pode ser eficaz. O método dropna() do Pandas permite descartar linhas ou colunas. Para remover todas as linhas com ao menos um NaN, basta usar:
[code]
df_limpado = df.dropna()
print(df_limpado)
[/code>
Entretanto, ao descartar dados, deve-se ter cuidado, pois isso pode levar a uma perda significativa de informações, dependendo do tamanho do conjunto de dados e da quantidade de dados ausentes.
Imputação Simples
Outra técnica é a imputação, onde substituímos valores ausentes por uma média, mediana ou moda, dependendo do tipo de dado. O método fillna() é extremamente útil para isso. Vejamos um exemplo onde substituímos NaNs na coluna “Idade” pela média:
[code]
media_idade = df[‘Idade’].mean()
df[‘Idade’] = df[‘Idade’].fillna(media_idade)
print(df)
[/code>
Esse método é adequado para variáveis contínuas. Para variáveis categóricas, como a coluna “Cidade”, pode-se optar por preencher os valores ausentes com a moda ou uma categoria específica.
Imputação Avançada
Quando os dados ausentes são mais complexos, outras técnicas podem ser utilizadas, como predição de valores. Isso pode envolver a construção de modelos preditivos para prever valores ausentes com base nas demais características do conjunto de dados. Bibliotecas como scikit-learn podem ser integradas ao Pandas para essa finalidade.
Outra abordagem poderosa é a imputação usando técnicas de aprendizado de máquina, que podem ser implementadas facilmente em Python. No entanto, exige um maior entendimento dos dados e do modelo a ser aplicado.
Considerações Finais
O tratamento de dados ausentes requer uma análise cuidadosa. A escolha da técnica correta pode influenciar fortemente os resultados das análises subsequentes. O uso do Pandas para gerenciar dados ausentes é uma habilidade essencial para quem deseja realizar uma análise de dados de alta qualidade.
Se você está interessado em aprofundar seus conhecimentos em tratamento de dados e ciência de dados, considere se inscrever no Elite Data Academy. Este curso oferece uma variedade de módulos relacionados à análise de dados, ciência de dados e engenharia de dados, que podem ajudar a aprimorar suas habilidades e te guiar em projetos práticos. O aprendizado contínuo e a prática são fundamentais para se tornar um profissional eficaz na área de dados.
Prepare-se para enfrentar os desafios da análise de dados com confiança, sabendo que o Pandas fornece as ferramentas necessárias para lidar com a complexidade dos dados ausentes, permitindo que você se concentre em extrair insights valiosos do seu conjunto de dados.
Aplicações Práticas de Pandas em Data Science
Aplicações Práticas de Pandas em Data Science
Concluindo nossa introdução ao Pandas, neste capítulo vamos examinar aplicações práticas da biblioteca em projetos de data science. O Pandas é uma ferramenta poderosa que revoluciona a maneira como analisamos, limpamos e manipulamos dados. Vamos explorar exemplos específicos que ilustram como utilizar o Pandas para análise exploratória de dados, visualização e predições, demonstrando seu papel crucial na transformação de dados em informações valiosas.
Análise Exploratória de Dados (AED)
Antes de iniciar qualquer projeto de data science, é fundamental realizar uma análise exploratória de dados (AED). Essa etapa é essencial para entender a estrutura dos dados, identificar padrões e determinar a qualidade da informação disponível. O Pandas oferece diversas funções que facilitam este processo.
Um ponto de partida comum é a função `describe()`, que fornece uma estatística descritiva básica, como contagem, média, desvio padrão e valores mínimo e máximo para colunas numéricas. Veja um exemplo:
[code]
import pandas as pd
# Carregar o conjunto de dados
df = pd.read_csv(‘dados.csv’)
# Resumo estatístico dos dados
resumo = df.describe()
print(resumo)
[/code]
Esse resumo estatístico permite que você obtenha insights iniciais e saiba se seus dados estão equilibrados ou se há anomalias. Para uma análise mais detalhada, muitas vezes é útil visualizar a distribuição dos dados. O Pandas pode ser combinado com bibliotecas de visualização, como Matplotlib e Seaborn, para criar gráficos que ajudam a ilustrar essas distribuições. Aqui está um exemplo simples de como usar o Pandas junto com Matplotlib:
[code]
import matplotlib.pyplot as plt
# Criar um histograma da coluna ‘idade’
df[‘idade’].hist(bins=20)
plt.title(‘Distribuição de Idades’)
plt.xlabel(‘Idade’)
plt.ylabel(‘Frequência’)
plt.show()
[/code]
Essas visualizações auxiliam na identificação de tendências e outliers, aspectos que são cruciais antes de decidir como proceder com modelos preditivos.
Tratamento e Preparação dos Dados
Após a AED, é comum que você encontre a necessidade de transformar ou limpar os dados. O Pandas se destaca nesse aspecto, oferecendo uma variedade de funções para manipulação de dados. Por exemplo, o método `groupby()` permite agrupar dados, fazendo análises específicas e extraindo métricas valiosas.
Suponha que você tenha um conjunto de dados de vendas e queira analisar a receita por categoria de produto. Você poderia fazer o seguinte:
[code]
# Agrupar dados por categoria e somar as vendas
receita_por_categoria = df.groupby(‘categoria’)[‘vendas’].sum()
print(receita_por_categoria)
[/code]
Efetuar essa análise proporciona uma visão clara de quais categorias geram mais receita, permitindo tomar decisões informadas sobre marketing e estoque.
Visualização de Dados com Pandas
Uma vez tratando e organizando os dados, a visualização torna-se a chave para comunicar suas descobertas. O Pandas possui funções integradas para geração de gráficos que facilitam a visualização rápida. Um dos recursos mais poderosos do Pandas é o método `plot()`, que pode ser utilizado para criar gráficos de linha, barras e muito mais, com apenas algumas linhas de código.
Por exemplo, para observar a tendência de vendas ao longo do tempo, você poderia usar o seguinte código:
[code]
# Supondo que ‘data_venda’ seja a coluna com as datas e ‘vendas’ a coluna com os valores
df[‘data_venda’] = pd.to_datetime(df[‘data_venda’])
df.set_index(‘data_venda’, inplace=True)
df[‘vendas’].plot(title=’Tendência de Vendas ao Longo do Tempo’)
plt.xlabel(‘Data’)
plt.ylabel(‘Vendas’)
plt.show()
[/code]
Visualizações informativas como essas são vitais para apresentações e relatórios, pois ajudam a transmitir informações complexas de maneira clara e concisa.
Mineração de Dados e Predições com Pandas
A biblioteca Pandas também pode ser utilizada em conjunto com algoritmos de machine learning, especialmente quando você utiliza bibliotecas como Scikit-learn. Após a preparação dos dados, você pode facilmente dividir seu conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste, o que é fundamental para validar modelos preditivos.
Por exemplo, após separar os dados, pode-se aplicar um modelo de regressão linear:
[code]
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Supondo que ‘X’ seja a variável independente e ‘y’ a dependente
X = df[[‘variavel1’, ‘variavel2’]]
y = df[‘target’]
# Dividir os dados
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Criar o modelo
modelo = LinearRegression()
modelo.fit(X_train, y_train)
# Fazer previsões
predicoes = modelo.predict(X_test)
print(predicoes)
[/code]
Esse tipo de abordagem é comumente utilizado em projetos de data science para gerar resultados valiosos e embasados.
Conclusão
Durante este capítulo, exploramos as aplicações práticas do Pandas em data science, abrangendo desde a análise exploratória de dados até a visualização e predições. O domínio do Pandas pode não apenas otimizar sua capacidade de lidar com dados, mas também transformar como você gera insights a partir deles.
Para aqueles que desejam aprofundar ainda mais seus conhecimentos em análise de dados, data science e engenharia de dados, recomendamos o curso Elite Data Academy. Este curso fornece uma base sólida e habilidades práticas que podem amplificar sua carreira na área de dados.
Conclusions
Em resumo, o Pandas se tornou um pilar fundamental para profissionais da data science, possibilitando análises de dados complexas de maneira simples e eficiente. Ao dominá-lo, você poderá transformar e explorar dados com facilidade, elevando a qualidade de suas análises em Python.
