Público-Alvo: Iniciantes em análise de dados e programação em Python

O Pandas é uma biblioteca de código aberto em Python que fornece estruturas de dados e ferramentas de análise de dados de alto desempenho. Com o Pandas, é possível manipular, limpar e analisar dados de forma eficiente, tornando-o uma ferramenta essencial para cientistas de dados e analistas. Neste artigo, exploraremos os conceitos básicos do Pandas e como começar a usar essa poderosa biblioteca.

Exemplos:
Vamos começar importando a biblioteca Pandas:

import pandas as pd

A estrutura de dados mais fundamental do Pandas é o DataFrame, que é semelhante a uma tabela de banco de dados ou uma planilha do Excel. Podemos criar um DataFrame a partir de um dicionário Python:

data = {'Nome': ['João', 'Maria', 'Pedro'],

        'Idade': [25, 30, 35],

        'Cidade': ['São Paulo', 'Rio de Janeiro', 'Belo Horizonte']}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

Este código irá criar um DataFrame com três colunas: Nome, Idade e Cidade. Podemos imprimir o DataFrame para visualizar os dados.

Uma das vantagens do Pandas é a capacidade de filtrar e selecionar dados de forma fácil e eficiente. Por exemplo, podemos selecionar apenas as linhas em que a idade é maior que 30:

df_filtrado = df[df['Idade'] > 30]

print(df_filtrado)

Este código irá imprimir apenas as linhas em que a idade é maior que 30.

A análise de dados é uma habilidade cada vez mais valorizada no mercado de trabalho. Com o Pandas, você pode começar a explorar e analisar dados de forma eficiente. Compartilhe este artigo com seus amigos que estão interessados em aprender análise de dados e programação em Python!