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Curso

Junção de dados com o pandas

IntermediárioNível de habilidade
Atualizado 12/2025
Aprenda a combinar dados de várias tabelas unindo dados usando o pandas.
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PythonData Manipulation
4 h
15 vídeos
51 Exercícios
4,050 XP
210K+
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Descrição do curso

A capacidade de combinar e trabalhar com vários conjuntos de dados é uma habilidade essencial para qualquer aspirante a cientista de dados. O pandas é uma base fundamental do ecossistema de ciência de dados do Python, com o Stack Overflow registrando 5 milhões de visualizações de perguntas sobre o pandas. Aprenda a lidar com vários DataFrames combinando, organizando, unindo e remodelando-os usando o pandas. Você trabalhará com conjuntos de dados do Banco Mundial e da cidade de Chicago. Você terminará o curso com um conjunto sólido de habilidades para a junção de dados no pandas.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

Data Manipulation with pandas
1

Data Merging Basics

Learn how you can merge disparate data using inner joins. By combining information from multiple sources you’ll uncover compelling insights that may have previously been hidden. You’ll also learn how the relationship between those sources, such as one-to-one or one-to-many, can affect your result.
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2

Merging Tables With Different Join Types

Take your knowledge of joins to the next level. In this chapter, you’ll work with TMDb movie data as you learn about left, right, and outer joins. You’ll also discover how to merge a table to itself and merge on a DataFrame index.
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3

Advanced Merging and Concatenating

In this chapter, you’ll leverage powerful filtering techniques, including semi-joins and anti-joins. You’ll also learn how to glue DataFrames by vertically combining and using the pandas.concat function to create new datasets. Finally, because data is rarely clean, you’ll also learn how to validate your newly combined data structures.
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4

Merging Ordered and Time-Series Data

In this final chapter, you’ll step up a gear and learn to apply pandas' specialized methods for merging time-series and ordered data together with real-world financial and economic data from the city of Chicago. You’ll also learn how to query resulting tables using a SQL-style format, and unpivot data using the melt method.
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Junção de dados com o pandas
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