Um Guia Comparativo de Limpeza de Dados com SQL e Pandas

No campo da ciência de dados, a limpeza de dados é um passo fundamental que garante a precisão e a qualidade da análise de dados. Seja usando SQL para gerenciamento de banco de dados ou Pandas para manipulação de dados em Python, entender como limpar seus dados de forma eficaz é crucial. Este guia fornece uma visão comparativa das tarefas comuns de limpeza de dados realizadas em SQL e Pandas, com base no infográfico fornecido.

1. Remover Duplicatas

DELETE FROM tabela WHERE id NOT IN (SELECT MIN(id) FROM tabela GROUP BY coluna_duplicada);

Pandas

df.drop_duplicates(subset='coluna_duplicada', keep='first', inplace=True)

Remover duplicatas é essencial para evitar análises distorcidas. SQL usa uma subconsulta para identificar e manter a primeira instância de registros duplicados. Em Pandas, drop_duplicates alcança o mesmo especificando a coluna e mantendo a primeira ocorrência.

2. Preencher Valores Ausentes com Zero

UPDATE tabela SET coluna = 0 WHERE coluna IS NULL;

Pandas

df['coluna'].fillna(0, inplace=True)

Lidar com dados ausentes é crítico para manter a integridade do seu conjunto de dados. Tanto SQL quanto Pandas oferecem métodos diretos para substituir valores NULL por zeros.

3. Padronizar Nomes para Maiúsculas

UPDATE tabela SET nome = UPPER(nome);

Pandas

df['nome'] = df['nome'].str.upper()

A formatação consistente de dados textuais, como converter nomes para maiúsculas, ajuda a manter a uniformidade no conjunto de dados.

4. Remover Espaços em Branco Extras

UPDATE tabela SET coluna = TRIM(coluna);

Pandas

df['coluna'] = df['coluna'].str.strip()

Espaços em branco extras podem levar a imprecisões no processamento de dados. A função TRIM do SQL e o método str.strip do Pandas servem para eliminar espaços desnecessários.

5. Tratar Outliers - Definir Limite Superior

UPDATE tabela SET valor = limite_superior WHERE valor > limite_superior;

Pandas

df.loc[df['valor'] > limite_superior, 'valor'] = limite_superior

O tratamento de outliers é essencial para uma análise estatística robusta. Tanto SQL quanto Pandas permitem definir um limite para valores que excedem um determinado limite.

6. Converter String para Número (se possível)

UPDATE tabela SET coluna_numerica = CAST(coluna_texto AS DECIMAL);

Pandas

df['coluna_numerica'] = pd.to_numeric(df['coluna_texto'], errors='coerce')

Converter tipos de dados garante compatibilidade com operações analíticas. SQL e Pandas oferecem funções de conversão, com o Pandas fornecendo o parâmetro adicional errors='coerce' para lidar com erros de conversão de forma elegante.

7. Formatar Datas no Formato 'YYYY-MM-DD'

UPDATE tabela SET data = DATE_FORMAT(data, '%Y-%m-%d');

Pandas

df['data'] = pd.to_datetime(df['data']).dt.strftime('%Y-%m-%d')

A formatação de datas é essencial para consistência e comparabilidade. Tanto SQL quanto Pandas facilitam essa transformação com suas respectivas funções de formatação.

8. Tratar Valores Extremos (Limitar a um Intervalo)

UPDATE tabela SET valor = MAX(valor, limite_inferior) WHERE valor < limite_inferior;

Pandas

df.loc[df['valor'] < limite_inferior, 'valor'] = limite_inferior

Para garantir que os dados estejam dentro de um intervalo razoável, SQL e Pandas oferecem mecanismos para ajustar valores que estão fora dos limites especificados.

9. Remover Caracteres Especiais (Exceto Alfanuméricos)

UPDATE tabela SET coluna_texto = REGEXP_REPLACE(coluna_texto, '[^A-Za-z0-9 ]', '');

Pandas

df['coluna_texto'] = df['coluna_texto'].str.replace('[^A-Za-z0-9 ]', '', regex=True)

A limpeza de dados textuais, removendo caracteres especiais, ajuda na padronização das entradas e melhora a qualidade dos dados.

10. Excluir Registros com Valores Ausentes

DELETE FROM tabela WHERE coluna IS NULL;

Pandas

df.dropna(subset=['coluna'], inplace=True)

Excluir registros incompletos é, por vezes, necessário para garantir a confiabilidade da análise. Tanto SQL quanto Pandas fornecem métodos para eliminar registros com valores ausentes em colunas especificadas.

Dominar técnicas de limpeza de dados tanto em SQL quanto em Pandas te equipa com ferramentas versáteis para manter alta qualidade de dados, essencial para qualquer processo de tomada de decisão baseado em dados. Cada plataforma tem seus pontos fortes, e entender suas funcionalidades aumenta sua eficiência nas tarefas de pré-processamento de dados.