A biblioteca Pandas é uma das ferramentas mais poderosas e versáteis para análise de dados em Python. Desenvolvida por Wes McKinney em 2008, ela se tornou indispensável para cientistas de dados, analistas e pesquisadores devido à sua eficiência em manipular e analisar grandes volumes de dados.

A biblioteca Pandas introduz principalmente duas estruturas de dados ao Python: DataFrame e Series.

Um DataFrame é uma estrutura de dados bidimensional, basicamente uma tabela com linhas e colunas, semelhante a uma planilha do Excel ou uma tabela de banco de dados SQL. Cada coluna em um DataFrame pode ter tipos de dados variados (por exemplo, float, int, boolean), e o DataFrame é ótimo para representar dados reais, permitindo a manipulação de grandes volumes de informações, limpeza de dados, filtragem, agregação, entre outros.

Uma Series é uma estrutura de dados unidimensional, semelhante a uma coluna de um DataFrame. Você pode pensar em uma Series como uma única coluna de dados, com índices.

Uma das maiores vantagens é a sua capacidade de ler e escrever uma ampla variedade de formatos de arquivo, incluindo CSV (Comma Separated Values), Excel, SQL(Structured Query Language), JSON (JavaScript Object Notation) e outros. Isso facilita enormemente o processo de importação e exportação de dados para análise.

Pandas oferece funcionalidades abrangentes que facilitam diversas operações para análise de da testes e dados de ensaios clínicos.

Ciência de dados: Uma ferramenta fundamental para cientistas de dados que trabalham com Machine Learning, análise de Big Data e outras áreas.

Agora, vou compartilhar com você alguns comandos que são utilizados para qualquer tarefa de análise de dados. Acesse o projeto Análise dos dados do Desenrola Brasil para ver o uso desses comandos na prática:

• read_csv(): Realiza a leitura de arquivos CSV e converter esses dados em um DataFrame

• read_excel(): Realiza a leitura do arquivo Excel (.xls, .xlsx) em converter esses dados em um DataFrame

• head(): Exibe as primeiras linhas de um DataFrame.

• tail(): Exibe as últimas linhas de um DataFrame.

• info(): Fornece informações sobre um DataFrame, como tipo de dados, tamanho, entre outros.

• describe(): Apresenta estatísticas descritivas de um DataFrame, como média, mediana, desvio padrão, entre outros.

• shape: Fornece a forma (linhas, colunas) de um DataFrame.

• columns: Fornece uma lista com os nomes das colunas de um DataFrame.

• dtypes: Fornece os tipos de dados de cada coluna de um DataFrame.

• mean(): Calcula a média de uma coluna de um DataFrame.

• sum(): Calcula a soma de uma coluna de um DataFrame.

• max(): Fornece o valor máximo de uma coluna de um DataFrame.

• min(): Fornece o valor mínimo de uma coluna de um DataFrame.

• isnull().sum(): Exibe a quantidade de valores nulos em cada coluna de um DataFrame.

• fillna(): Substitui valores nulos em um DataFrame com um valor específico.

• sort_values(): Ordena um DataFrame por uma coluna específica.

• groupby(): Agrupa um DataFrame por uma coluna específica e aplica funções agregadas.

• merge(): Une dois DataFrames em um único DataFrame.

• to_csv(): Exporta um DataFrame para um arquivo CSV.

• to_excel(): Exporta um DataFrame para um arquivo Excel.

Referências

Documentação do Pandas

API do Pandas