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Curso

Introdução à importação de dados em Python

BásicoNível de habilidade

Atualizado 12/2025

Aprenda a importar dados para o Python de várias fontes, como Excel, SQL, SAS e diretamente da web.

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PythonData Preparation

3 h

15 vídeos

50 Exercícios

3,900 XP

330K+

Declaração de realização

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Descrição do curso

Como cientista de dados, você precisará limpar os dados, manipulá-los e organizá-los, visualizá-los, criar modelos preditivos e interpretar esses modelos. Antes de fazer isso, no entanto, você precisará saber como obter dados no Python. Neste curso, você aprenderá as diversas formas de importar dados para o Python: a partir de arquivos simples, como .txt e .csv; de arquivos nativos de outros softwares, como planilhas do Excel, Stata, SAS e MATLAB; e de bancos de dados relacionais, como SQLite e PostgreSQL.Os vídeos têm transcrições ao vivo que você pode ver clicando em “Mostrar transcrição” no canto inferior esquerdo dos vídeos. O glossário do curso está à direita, na seção de recursos. Pra conseguir créditos CPE, você precisa terminar o curso e tirar pelo menos 70% na avaliação. Você pode acessar a avaliação clicando na chamada de créditos CPE à direita.

Pré-requisitos

Intermediate Python

1

Introdução e arquivos simples

Neste capítulo, você aprenderá a importar dados para o Python de todos os tipos de arquivos simples, que são uma forma simples e predominante de armazenamento de dados. Você aprendeu anteriormente a usar NumPy e pandas. Agora você aprenderá a usar esses pacotes para importar arquivos simples e personalizar suas importações.

Bem-vindo ao curso!

Importação de arquivos de texto inteiros

Importação de arquivos de texto linha por linha

A importância dos arquivos simples na ciência de dados

Teste rápido: o que exatamente são arquivos simples?

Por que gostamos de arquivos simples e o Zen do Python

Importação de arquivos simples usando NumPy

Usando NumPy para importar arquivos simples

Personalização da importação do NumPy

Importação de diferentes tipos de dados

Importação de arquivos simples usando pandas

Usando pandas para importar arquivos simples como DataFrames (1)

Usando pandas para importar arquivos simples como DataFrames (2)

Personalização da importação do pandas

Considerações finais sobre a importação de dados

Iniciar capítulo

2

Importação de dados de outros tipos de arquivos

Você aprendeu a importar arquivos simples, mas há muitos outros tipos de arquivo com os quais você poderá ter de trabalhar como cientista de dados. Neste capítulo, você aprenderá a importar dados para o Python a partir de uma grande variedade de tipos de arquivos importantes. Isso inclui arquivos em formato Pickle, planilhas do Excel, arquivos SAS e Stata, arquivos HDF5 — um tipo de arquivo usado para armazenar grandes quantidades de dados numéricos — e arquivos MATLAB.

Introdução a outros tipos de arquivos

Não é mais tão simples assim

Carga de um arquivo pickled

Listagem de planilhas em arquivos do Excel

Importação de planilhas de arquivos do Excel

Personalização da importação de planilhas

Importando arquivos SAS/Stata usando o pandas

Como importar SAS7BDAT

Importando arquivos SAS

Usando read_stata para importar arquivos Stata

Importação de arquivos Stata

Importando arquivos HDF5

Usando o recurso “Arquivo” para importar arquivos HDF5

Usando o h5py para importar arquivos HDF5

Extraindo dados do seu arquivo HDF5

Importando arquivos do MATLAB

Carregando arquivos .mat

A estrutura do .mat em Python

Iniciar capítulo

3

Trabalhando com bancos de dados relacionais em Python

Neste capítulo, você aprenderá a extrair dados significativos de bancos de dados relacionais, uma habilidade essencial para qualquer cientista de dados. Você vai aprender sobre modelos relacionais, como criar consultas SQL, como filtrar e ordenar seus registros SQL e como realizar consultas avançadas por meio da junção de tabelas de banco de dados.

Introdução a bancos de dados relacionais

Teste rápido: O modelo relacional

Criação um mecanismo de banco de dados em Python

Criação de um mecanismo de banco de dados

O que são as tabelas no banco de dados?

Consulta a bancos de dados relacionais em Python

O "Hello World" das consultas SQL!

Personalizando o "Hello World" das consultas SQL

Filtrando os registros do seu banco de dados usando SQL WHERE

Ordenando seus registros SQL com ORDER BY

Consulta a bancos de dados relacionais diretamente com o pandas

Pandas e o "Hello World" das consultas SQL!

Pandas para consultas mais complexas

Consultas avançadas: explorando as relações entre as tabelas

O poder do SQL está nas relações entre as tabelas: INNER JOIN

Filtrando o teu INNER JOIN

Considerações finais

Iniciar capítulo

Introdução à importação de dados em Python

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