Explorando as Funções Básicas no Python Pandas: Manipulação e Análise de Dados Simplificadas
Published: 2023-07-10 09:53:26



O Python Pandas é uma biblioteca amplamente utilizada para manipulação e análise de dados em Python. Com suas estruturas de dados eficientes, como DataFrames e Series, juntamente com uma variedade de funções e métodos úteis, o Pandas simplifica a tarefa de trabalhar com dados. Neste artigo, vamos explorar algumas das funções básicas no Pandas e fornecer exemplos práticos para ilustrar seu uso.

## **Instalação e Importação do Pandas**

Antes de começarmos, certifique-se de ter o Pandas instalado em seu ambiente Python. Você pode instalá-lo utilizando o seguinte comando:

```python
pip install pandas
```

Após a instalação, importe o Pandas em seu script Python:

```python
import pandas as pd
```

Agora, vamos explorar algumas das funções básicas disponíveis no Pandas:

## **1 - Criando um DataFrame**

Podemos criar um DataFrame no Pandas a partir de várias fontes, como listas, dicionários, arquivos CSV, Excel, SQL e muito mais. Aqui está um exemplo simples de criação de um DataFrame a partir de um dicionário:

```python
import pandas as pd

# Criando um DataFrame a partir de um dicionário
data = {'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Idade': [25, 30, 35],
        'Cidade': ['São Paulo', 'Rio de Janeiro', 'Curitiba']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```

## **2 - Exibindo Dados do DataFrame**

O Pandas fornece várias funções para exibir os dados de um DataFrame. Aqui estão algumas das funções mais comuns:

- `head()`: exibe as primeiras linhas do DataFrame (por padrão, as cinco primeiras linhas).
- `tail()`: exibe as últimas linhas do DataFrame (por padrão, as cinco últimas linhas).
- `info()`: fornece informações sobre as colunas do DataFrame, como nome, tipo de dados e valores não nulos.
- `describe()`: calcula estatísticas descritivas para as colunas numéricas do DataFrame.

```python
# Exibindo as primeiras linhas do DataFrame
print(df.head())

# Exibindo as últimas linhas do DataFrame
print(df.tail())

# Obtendo informações sobre o DataFrame
print(df.info())

# Calculando estatísticas descritivas para colunas numéricas
print(df.describe())
```

## **3 - Manipulação de Dados**

O Pandas oferece uma variedade de funções para manipular e transformar os dados em um DataFrame. Aqui estão algumas das funções mais comuns:

- `shape`: retorna as dimensões do DataFrame (número de linhas e colunas).
- `columns`: retorna os nomes das colunas do DataFrame.
- `loc[]` e `iloc[]`: permitem acessar e modificar dados específicos no DataFrame, usando rótulos de índice ou posições numéricas, respectivamente.
- `drop()`: remove linhas ou colunas do DataFrame.
- `fillna()`: preenche os valores ausentes com um valor específico.
- `groupby()`: agrupa os dados com base em uma ou mais colunas.
- `sort_values()`: classifica o DataFrame com base em uma ou mais colunas.

```python
# Obtendo as dimensões do DataFrame
print(df.shape)

# Obtendo os nomes das colunas do DataFrame
print(df.columns)

# Acessando e modificando dados específicos no DataFrame
df.loc[1, 'Nome'] = 'Robert'
df.iloc[2, 1] = 36
print(df)

# Removendo uma coluna do DataFrame
df = df.drop('Cidade', axis=1)
print(df)

# Preenchendo valores ausentes com um valor específico
df['Idade'].fillna(0, inplace=True)
print(df)

# Agrupando dados com base em uma coluna
grouped = df.groupby('Idade')
print(grouped.get_group(30))

# Classificando o DataFrame com base em uma coluna
df = df.sort_values('Idade')
print(df)
```

## **4 - Leitura e Escrita de Dados**

Além de criar um DataFrame a partir de fontes de dados existentes, o Pandas também oferece funções para ler e escrever dados em diferentes formatos, como CSV, Excel, SQL, JSON, HTML e muito mais.

```python
# Lendo dados de um arquivo CSV
data = pd.read_csv('dados.csv')

# Escrevendo dados em um arquivo CSV
df.to_csv('novo_dados.csv', index=False)

# Lendo dados de uma planilha Excel
data = pd.read_excel('dados.xlsx', sheet_name='Planilha1')

# Escrevendo dados em uma planilha Excel
df.to_excel('novo_dados.xlsx', sheet_name='Planilha1', index=False)

# Lendo dados de um banco de dados SQL
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
data = pd.read_sql('SELECT * FROM tabela', conn)

# Escrevendo dados em um banco de dados SQL
df.to_sql('tabela', conn, if_exists='replace', index=False)
```

## **5 - Alterações no DataFrame**

**Explorando as Possibilidades de Alterações no DataFrame no Python Pandas**

O Python Pandas é uma biblioteca poderosa para manipulação e análise de dados em Python. Além de oferecer funções básicas para criação e manipulação de DataFrames, o Pandas também fornece uma variedade de recursos para realizar alterações nos dados existentes. Neste artigo, vamos explorar algumas das possibilidades de alterações no DataFrame no Pandas e fornecer exemplos práticos para ilustrar seu uso.

**5.1 - Renomeando Colunas**

Podemos renomear as colunas de um DataFrame no Pandas usando o método `rename()`. Vamos ver um exemplo:

```python
import pandas as pd

# Criando um DataFrame
data = {'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Idade': [25, 30, 35],
        'Cidade': ['São Paulo', 'Rio de Janeiro', 'Curitiba']}
df = pd.DataFrame(data)

# Renomeando colunas
df.rename(columns={'Nome': 'Nome Completo', 'Cidade': 'Localização'}, inplace=True)
print(df)
```

**5.2 - Adicionando Colunas**

Podemos adicionar colunas a um DataFrame existente no Pandas atribuindo um valor a uma nova coluna. Vamos ver um exemplo:

```python
import pandas as pd

# Criando um DataFrame
data = {'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Idade': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# Adicionando uma nova coluna
df['Profissão'] = ['Engenheira', 'Desenvolvedor', 'Analista']
print(df)
```

**5.3 - Removendo Colunas**

Podemos remover colunas de um DataFrame no Pandas usando o método `drop()`. Vamos ver um exemplo:

```python
import pandas as pd

# Criando um DataFrame
data = {'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Idade': [25, 30, 35],
        'Cidade': ['São Paulo', 'Rio de Janeiro', 'Curitiba']}
df = pd.DataFrame(data)

# Removendo uma coluna
df = df.drop('Cidade', axis=1)
print(df)
```

**5.4 - Filtrando Linhas**

Podemos filtrar linhas de um DataFrame com base em uma condição usando operadores lógicos e comparativos no Pandas. Vamos ver um exemplo:

```python
import pandas as pd

# Criando um DataFrame
data = {'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Idade': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# Filtrando linhas com base em uma condição
filtro = df['Idade'] > 28
df_filtrado = df[filtro]
print(df_filtrado)
```

**5.5 - Alterando Valores**

Podemos alterar valores em um DataFrame com base em uma condição usando operadores lógicos e comparativos no Pandas. Vamos ver um exemplo:

```python
import pandas as pd

# Criando um DataFrame
data = {'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Idade': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# Alterando valores com base em uma condição
df.loc[df['Idade'] > 28, 'Idade'] = 40
print(df)
```

**5.6 - Ordenando o DataFrame**

Podemos ordenar um DataFrame com base em uma ou mais colunas usando o método `sort_values()` no Pandas. Vamos ver um exemplo:

```python
import pandas as pd

# Criando um DataFrame
data = {'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Idade': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# Ordenando o DataFrame com base em uma coluna
df = df.sort_values('Idade')
print(df)
```
---

O Python Pandas é uma biblioteca poderosa para manipulação e análise de dados em Python. Neste artigo, exploramos algumas das funções básicas disponíveis no Pandas, incluindo criação de DataFrame, exibição de dados, manipulação de dados e leitura/escrita de dados. Com esses exemplos, você está pronto para começar a explorar e aproveitar ao máximo o Pandas em suas tarefas de análise de dados. Lembre-se de consultar a documentação oficial do Pandas para obter mais detalhes e recursos avançados.