Quais são as vantagens e funcionalidades da biblioteca Pandas data frame?

Você já ouviu falar que a ciência de dados é a profissão do futuro? Se ainda não, vou lhe falar agora. A ciência de dados é a profissão do futuro! Nesse sentido, a atividade diária de um profissional dessa área é manipular data frames.

Sob esse viés, o Python é uma das principais linguagens de programação utilizada na ciência de dados. Tanto pela sua facilidade de aprender quanto por sua eficácia nas análises, além de sua grande variedade de bibliotecas.

Ficou interessado em saber mais?

Separamos alguns tópicos neste artigo sobre uma das principais bibliotecas de Python para a manipulação de data frames:

• O que é um Pandas Data frame?
• O que a biblioteca Pandas faz?
• Vantagens do Pandas Data frame

Vamos lá?

O que é Pandas Data frame? 

Pandas Data frame é uma biblioteca (extensão com funcionalidades a mais) do Python utilizada para a manipulação e análise de dados. Sua facilidade de utilização e aprendizado faz com o que a biblioteca seja muito famosa.

Além disso, a Pandas Data frame é excelente para quem está começando no mundo da análise de dados.

Tecnicamente, a Pandas Data Frame é uma estrutura de dados tabular bidimensional potencialmente heterogênea e de tamanho variável com eixos rotulados (linhas e colunas).

Por sua vez, um quadro de dados é uma estrutura de dados bidimensional, o que significa que os dados são organizados em uma tabela em linhas e colunas. O Pandas Data Frame consiste em três componentes principais: dados, linhas e colunas.

Antes de partir para o Pandas, é interessante que o leitor conheça algumas funções básicas de Python. Afinal a biblioteca é criada em cima da linguagem de programação.

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O que a biblioteca Pandas faz?

Como visto, a biblioteca Pandas se tornou popular devido sua simplicidade e facilidade de uso. Vamos agora ver o que ela é capaz de fazer.

Criar um Pandas Data frame

Um Pandas Data frame será criado para carregar conjuntos de dados já existentes. Esses dados podem ser carregados de banco de dados SQL, de tabelas do Excel ou até mesmo em arquivos CSV.

Manipular linhas e colunas

Uma tabela de dados é uma estrutura bidimensional, isso significa que os dados são organizados através de linhas e colunas.

É possível realizar operações básicas nas linhas e nas colunas, como selecionar, adicionar, renomear e excluir.

Indexação e Seleção de dados

A indexação no Pandas funciona pela seleção de linhas e colunas de dados específicos do Data frame. A indexação pode ser a seleção de todas as linhas e poucas colunas ou algumas linhas e todas as colunas.

Trabalhar com dados ausente

Quando as informações não são fornecidas para um ou mais itens ou para a unidade inteira, pode ocorrer perda de dados no processo. A perda de dados é um grande problema.

Mas com a biblioteca, se torna capaz de verificar os valores ausentes usando algumas funções. Também há a possibilidade de encontrar valores nulos em uma série de dados.

Iteração de linhas e colunas

Por meio de algumas funções, a Pandas também é capaz de realizar interações de linhas e colunas.

Vantagens do Pandas Data frame

Como você pode perceber ao longo do artigo, a biblioteca é bastante completa para manipular e fazer análises.

O Pandas possui algumas vantagens para o desenvolvedor que utiliza-a e que são superiores às utilizadas pelo desenvolvedor Python:

• Fácil de aprender – Trabalhar com a Pandas é um processo muito mais simples do que apenas com o Python. Além disso, o site da biblioteca disponibiliza uma lista de comandos das linguagens R, SQL e SAS com a versão equivalente no Pandas;
• Sua comunidade – A Pandas possui uma comunidade grande e consolidada, com isso se torna muito mais fácil conseguir ajuda através de fóruns e pesquisas na internet; 
• Plotagem de Gráficos – É possível que o usuário crie gráficos simples para a visualização dos dados. Mas, esta função ainda possui algumas limitações em relação a outras ferramentas de manipulação de dados.
  

Principais funções do Pandas para a manipulação de Data frames

1. read_csv()

Esta função permite ler um arquivo de texto com valores separados por vírgula, basta o usuário mencionar o caminho do arquivo pelo qual deseja que a leitura seja feita. Também é possível ler arquivos que possuem delimitadores diferentes de vírgula.

2. head()

A função head (n) retorna as primeiras n linhas de um conjuto de dados. Como padrão, df.head() retorna as 5 primeiras linhas do Data frame.

3. memory_usage()

Está Pandas função retorna ao usuário o uso de memória em bytes de cada coluna de um data frame.

4. describe()

É usada para gerar estatísticas descritivas para os dados. Ele resume as tendências centrais e a dispersão do conjunto de dados. Essa função pode ajudá-lo a entender rapidamente o conjunto de dados.

5. loc[:]

Ajuda a acessar um conjunto de linhas e colunas de uma tabela de dados conforme a necessidade do usuário. Por exemplo, é possível apenas acessar as 5 últimas linhas e as 4 primeiras colunas de um conjunto de dados. Também é possível fazer o acesso através de rótulos ao invés de número e linha e coluna.

6. astype()

Altera o tipo de dados dos objetos para um tipo de dados especificado. Pode ser muito útil em casos onde os dados não estejam armazenados no formato correto.

7.value_counts()

Retorna uma série com a contagem de valores únicos. Essa função é capaz de contar o número de ocorrências de cada valor único.

8. sort_values()

Usada para classificar as colunas de um data frame em ordem crescente ou decrescente.

9. drop_duplicates()

Esta função retorna um data frame panda com as linhas que estavam duplicadas excluídas. Mesmo entre as duplicadas, é capaz de manter o primeiro ou o último registro.

10. merge()

Esta função é utilizada para mesclar 2 objetos Pandas Data frame ou um data frame e um objeto em série em um campo comum.

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