🎯 Biblioteca Pandas em Python
Em poucas palavras
Pandas é uma biblioteca de código aberto para Python, projetada para manipulação e análise de dados. Ela oferece estruturas de dados flexíveis e de alto desempenho, como os DataFrames, que facilitam o trabalho com dados tabulares e séries temporais.
📝 Notas e Desenvolvimento
Principais características:
- Estruturas de dados: Oferece
Series(arrays unidimensionais) eDataFrame(tabelas bidimensionais com rótulos). - Manipulação de dados: Facilita a leitura e escrita de dados de diversos formatos (CSV, Excel, SQL, JavaScript Object Notation, etc.).
- Limpeza e preparação de dados: Permite lidar com dados ausentes, filtrar, agrupar, mesclar e transformar dados de forma eficiente.
- Análise e visualização: Integra-se com outras bibliotecas como Matplotlib e Seaborn para visualização de dados.
**Funções Comuns de Exploração **
head(n): Retorna as primeirasnlinhas do DataFrame (padrão é 5). Útil para ter uma prévia rápida dos dados.tail(n): Retorna as últimasnlinhas do DataFrame (padrão é 5). Útil para verificar as últimas entradas.describe(): Gera estatísticas descritivas resumidas (contagem, média, desvio padrão, mínimo, máximo, quartis) para colunas numéricas.info(): Fornece um resumo conciso de um DataFrame, incluindo o tipo de dados de cada coluna e a contagem de valores não nulos.shape: Atributo que retorna uma tupla representando as dimensões do DataFrame (número de linhas, número de colunas).
🔗 Conexões e Contexto
- Atlas: MdC - Programação
- Notas Relacionadas:
📚 Referências e Fontes
Links Externos
Citações Diretas
📂 Outros Conteúdos Preservados
Biblioteca Pandas em Python (Complemento)
:: Referência :: pandas - Biblioteca de Análise de Dados Python (pydata.org)
:: Referência :: Introdução — documentação pandas 2.1.1 (pydata.org)