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Manipulação de dados com o pandas

Aprenda a importar e limpar dados, calcular estatísticas e criar visualizações com pandas.

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Descrição do Curso

Descubra a manipulação de dados com o pandas

Com este curso, você aprenderá por que o pandas é a biblioteca Python mais popular do mundo, usada para tudo, desde a manipulação de dados até a análise de dados. Você explorará como manipular DataFrames à medida que extrai, filtra e transforma conjuntos de dados do mundo real para análise.

Usando o pandas, você conhecerá os principais conceitos da ciência de dados. Utilizando dados reais, incluindo números de vendas do Walmart e séries temporais de temperatura global, você aprenderá a importar, limpar, calcular estatísticas e criar visualizações — fazendo uso do pandas para aumentar o poder do Python!

Trabalhe com dados pandas para explorar os principais conceitos de ciência de dados

Você começará dominando os conceitos básicos do pandas, inclusive como inspecionar DataFrames e realizar algumas manipulações fundamentais. Você também aprenderá sobre a agregação de DataFrames, antes de passar para o fatiamento e a indexação.

Você concluirá o curso aprendendo a visualizar o conteúdo de seus DataFrames, trabalhando com um conjunto de dados que contém vendas semanais de abacate no site US.

Aprenda a manipular DataFrames

Ao concluir este curso de pandas, você entenderá como usar essa biblioteca Python para manipulação de dados. Você conhecerá o DataFrames e saberá como usá-lo, além de poder visualizar seus dados em Python.
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Manipulação de dados em Python

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  1. 1

    Como transformar DataFrames

    Gratuito

    Vamos dominar os conceitos básicos do pandas. Aprenda a inspecionar DataFrames e a realizar manipulações fundamentais, como classificação de linhas, criação de subconjuntos e adição de novas colunas.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Introdução a DataFrames
    50 xp
    Inspeção de um DataFrame
    100 xp
    Partes de um DataFrame
    100 xp
    Classificação e criação de subconjuntos
    50 xp
    Classificação de linhas
    100 xp
    Criação de subconjuntos de colunas
    100 xp
    Como criar subconjuntos de linhas
    100 xp
    Criação de subconjuntos de linhas por variáveis categóricas
    100 xp
    Novas colunas
    50 xp
    Adição de novas colunas
    100 xp
    Ataque combinado!
    100 xp
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conjuntos de dados

Avocado pricesWalmart salesHomelessness dataTemperatures

colaboradores

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