Aprenda o que é o Pandas Python, como instalar e como utilizar essa biblioteca muito útil do Python para análise de dados!
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Na aula de hoje, eu vou te mostrar o que é o Pandas Python, como instalar essa biblioteca do Python e como utilizá-la para análise de dados.
Você aprenderá algumas formas diferentes de instalar o Pandas no seu computador, como importar e toda a lógica de funcionamento do Pandas.
Esta é uma aula direto ao ponto para te apresentar o Pandas e o que ele pode fazer para te auxiliar na área de dados.
Então, faça o download do material disponível e venha comigo que eu vou te mostrar como instalar o Pandas e utilizá-lo em suas análises de dados.
O Pandas é uma ferramenta essencial para trabalhar com dados em Python, sendo fundamental nas áreas de ciência de dados e análise de dados.
Profissionais que lidam com grandes volumes de informações utilizam o Pandas no Python por conta da sua eficiência e facilidade de manipulação de dados.
A biblioteca do Pandas é uma poderosa ferramenta que permite a manipulação eficiente de bases de dados, incluindo tratamento, limpeza e análise estatística dos mesmos.
Além disso, o Pandas possibilita consultas em bancos de dados, visualizações gráficas e integração com outras ferramentas amplamente utilizadas na área de dados.
Entre essas ferramentas temos o scikit-learn para trabalhar com IA e machine learning; o Matplotlib, Seaborn e Plotly para a criação e visualização de gráficos; o NumPy para trabalhar com estatísticas e manipulação de matrizes e vetores. E assim por diante.
Vou te mostrar 3 formas diferentes para instalar e utilizar o Pandas no seu computador.
onsiderando que você já tenha o Python instalado no seu computador, a primeira forma de instalar o Pandas será pelo Prompt de Comando. Basta você abrir o prompt no seu computador e fazer a instalação através do comando pip install pandas.
Uma recomendação que eu te dou é de, junto ao Pandas, instalar também a biblioteca do OpenPyXL para integração com planilhas e arquivos em Excel. Basta executar o comando da seguinte forma: pip install pandas openpyxl
A segunda forma de instalar o Pandas é através da instalação do pacote Anaconda. Esse pacote faz a instalação do Python com uma série de bibliotecas voltadas para a área de dados, machine learning e inteligência artificial, entre elas a biblioteca do Pandas.
Para fazer a instalação do Anaconda, basta acessar o site oficial e seguir o processo de instalação padrão. Caso queira um passo a passo detalhado, pode ver a nossa aula completa sobre o Anaconda clicando aqui.
Feita a instalação, você pode acessar o Anaconda através do Anaconda Navigator no seu computador.
Perceba que, além da instalação do Python e das bibliotecas, o Anaconda também instala alguns editores de código para que você possa utilizar, como o Jupyter Lab, Jupyter Notebook e PyCharm.
A terceira maneira para você usar o Pandas no seu computador é através do Google Colab. Essa é uma alternativa para quem quer utilizar o Pandas sem precisar instalar nada localmente no computador.
O Google Colab é uma opção online que te permite programar sem instalar softwares. Ele é bem semelhante ao ambiente do Jupyter Notebook em que vamos programando por meio de células de código.
E, assim como no Anaconda, dentro do Google Colab você já terá o Pandas disponível para utilizar.
Feita a instalação do Pandas, vamos falar um pouco agora sobre o seu funcionamento e uso. O Pandas, como eu já falei, é uma ferramenta essencial para o trabalho e manipulação de bases de dados em Python.
No material disponível para download, você encontrará uma base de dados e um arquivo inicial, que você pode acessar por qual editor de códigos preferir, para visualizar o funcionamento do Pandas.
O primeiro passo, sempre que você for utilizar o Pandas, é importá-lo para dentro do seu código através do comando import pandas ou import pandas as pd.
Essa segunda forma é recomendada porque você está dando um apelido (alias) para o Pandas, o que facilitará a escrita de futuros comandos utilizando-o, reduzindo a quantidade de texto no seu código. Além disso, essa forma é amplamente utilizada pelos programadores que trabalham com Pandas.
import pandas as pdFeito isso, você importará ou criará uma base de dados para começar a trabalhar. No material disponível, você encontrará uma base de dados em CSV, uma extensão de arquivo muito comum quando lidamos com dados.
Para facilitar a importação da base de dados, você pode colocar o arquivo que você estiver utilizando no mesmo local do seu código Python. Caso contrário, precisará fornecer o caminho completo do arquivo para acessá-lo.
Para importar essa base de dados para dentro do código, você só precisa criar uma variável que receberá a função read_csv do Pandas, passando o caminho do arquivo com os dados.
import pandas as pd
tabela_clientes = pd.read_csv("clientes.csv")Você pode reparar que, ao digitar pd.read_, o editor de códigos já exibirá outros tipos de extensão de arquivos que essa função do Pandas é capaz de carregar.
Para visualizar os dados, basta utilizarmos a função display ou print, dependendo do seu editor de código.
import pandas as pd
tabela_clientes = pd.read_csv("clientes.csv")
display(tabela_clientes)
O Pandas trabalha com DataFrames, que são essencialmente tabelas, como essa que acabamos de gerar.
O DataFrame é composto por várias linhas e colunas, sendo que cada linha é associada a um índice, geralmente numérico. Essa estrutura facilita a organização e manipulação dos dados com Pandas.
Além dos DataFrames, o Pandas nos permite visualizar Series, que representam as colunas do DataFrame individualmente.
display(tabela_clientes["idade"])
Ao exibir uma coluna específica, podemos visualizar informações detalhadas sobre essa serie. Cada serie é composta por valores específicos, tamanhos e tipos de dados. E são muito importantes para a compreensão das informações presentes na base de dados.
Além de trabalhar com uma base de dados existente, o Pandas te permite criar um DataFrame a partir de um dicionário Python como fonte.
dicionario_produtos = {"nome": ["iphone", "ipad", "airpod"], "preco": [5000, 9000, 2000], "estoque": [100, 50, 60]}
tabela_produtos = pd.DataFrame(dicionario_produtos)
display(tabela_produtos)
Quando passamos um dicionário para o Pandas, ele entende a estrutura desse dicionário e gera um DataFrame a partir dele. E com isso você pode trabalhar com esses dados usando os métodos do Pandas, que te permitem análises mais eficientes.
Nessa aula eu te mostrei o que é o Pandas no Python, como instalá-lo e utilizá-lo para análise de dados.
Você aprendeu 3 formas diferentes de usar essa importante biblioteca do Python e como ela pode ser aplicada para trabalhar com análise de dados.
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