Pandas: Análise de Dados em Python

 

Pandas é uma das bibliotecas mais populares e poderosas do Python para manipulação e análise de dados. 

O Pandas é uma ferramenta de análise e manipulação de dados de código aberto, rápida, poderosa, flexível e fácil de usar, desenvolvida sobre a linguagem de programação Python. 

Criada por Wes McKinney em 2008, ela se tornou uma ferramenta essencial para cientistas de dados, analistas e desenvolvedores que trabalham com informações estruturadas.

 Principais Recursos do Pandas

 1.Estruturas de Dados Eficientes  

l  DataFrame: Uma tabela bidimensional (como uma planilha do Excel) que armazena dados em linhas e colunas.  

l  Series: Uma estrutura unidimensional, semelhante a uma coluna em um DataFrame.  

 2.Leitura e Escrita de Dados  

  - Suporte a diversos formatos: CSV, Excel, JSON, SQL, HTML e mais.  

 3.Manipulação de Dados  

   - Filtragem, ordenação e agrupamento de dados.  

   - Tratamento de valores faltantes (`NaN`).  

   - Operações de join e merge entre DataFrames.  

 4.Análise Estatística  

   - Cálculo de médias, medianas, desvios padrão e outras métricas.  

   - Geração de resumos com `describe()`.  

 

5.Visualização de Dados (Integração com Matplotlib/Seaborn)  

   - Criação de gráficos diretamente a partir de DataFrames.    

 Por que Usar Pandas?  

-Produtividade: Operações complexas são simplificadas.

 

-Performance: Otimizado para trabalhar com grandes volumes de dados.

 

-Integração: Funciona bem com outras bibliotecas como NumPy, SciPy e Scikit-learn.

Quer aprender mais?

https://pandas.pydata.org/