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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
220K+
Declaração de realização

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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

Noções básicas de mesclagem de dados

Saiba como você pode mesclar dados diferentes usando “inner joins”. Ao combinar informações de várias fontes, você descobrirá insights interessantes que poderiam estar ocultos anteriormente. Você também aprenderá como o relacionamento entre essas fontes, como de um para um ou de um para muitos, pode afetar seu resultado.
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2

Mesclar tabelas com diferentes tipos de join

Leve seu conhecimento sobre joins para o próximo nível. Neste capítulo, você trabalhará com dados de filmes do TMDb e aprenderá sobre left joins, right joins e outer joins. Você também descobrirá como mesclar uma tabela com ela mesma e mesclar em um índice do DataFrame.
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3

Mesclagem e concatenação avançadas

Neste capítulo, você aproveitará técnicas avançadas de filtragem, incluindo “semi-joins” e “anti-joins”. Você também aprenderá a colar DataFrames combinando verticalmente e usando a função pandas.concat para criar novos conjuntos de dados. Por fim, como os dados raramente são limpos, você também aprenderá a validar as estruturas de dados recém-combinadas.
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4

Mesclar dados ordenados e de séries temporais

Neste capítulo final, você avançará um pouco e aprenderá a aplicar os métodos especializados do pandas para mesclar séries temporais e dados ordenados com dados financeiros e econômicos reais da cidade de Chicago. Você também vai aprender a consultar tabelas resultantes usando um formato tipo SQL e a desagregar dados usando o método melt.
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Junção de dados com o pandas
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