Biblioteca Pandas --> PYTHON

A biblioteca Pandas é uma das principais bibliotecas de código aberto para análise de dados em Python. Ela fornece uma série de ferramentas e recursos para ajudar os cientistas de dados a trabalharem com dados de forma mais eficiente.

A biblioteca Pandas foi criada em 2008 por Wes McKinney e é mantida por uma comunidade ativa de voluntários. O projeto foi inicialmente financiado pelo Google Summer of Code e, desde então, tem recebido financiamento adicional de várias fontes, incluindo a Sloan Foundation e o NumFOCUS.

A biblioteca Pandas é amplamente utilizada em muitas áreas diferentes, incluindo a ciência de dados, a análise financeira, a análise de dados web e muito mais. Ela também é a base para alguns dos principais projetos de código aberto em Python, como o iPython e o Jupyter Notebook.

Abaixo estão alguns dos recursos e funcionalidades principais da biblioteca Pandas:

DataFrames: Um DataFrame é uma estrutura de dados tabular two-dimensional que pode conter dados de diversos tipos (numéricos, strings, booleanos, etc.). Ele é o coração da biblioteca Pandas e é o principal meio pelo qual os usuários interagem com os dados.

Series: Uma Series é uma estrutura de dados one-dimensional que pode conter dados de diversos tipos (numéricos, strings, booleanos, etc.). Ela é similar a um array unidimensional do NumPy, mas tem algumas funcionalidades extras, como o fato de ser indexada.

Index: Um Index é uma estrutura de dados immutable que pode conter dados de diversos tipos (numéricos, strings, booleanos, etc.). Ele é usado para indexar os elementos de um DataFrame ou Series.

Funções de agregação: A biblioteca Pandas fornece um conjunto de funções de agregação para ajudar os usuários a trabalharem com dados agrupados. Essas funções podem ser usadas para calcular estatísticas descritivas, como a média, mediana, desvio padrão, etc.

Funções de transformação: A biblioteca Pandas também fornece um conjunto de funções de transformação para ajudar os usuários a transformarem seus dados de um formato para outro. Essas funções podem ser usadas para converter dados em um formato tabular para um formato de matriz, ou vice-versa.

Além desses recursos, a biblioteca Pandas também oferece suporte ao reading e writing de diversos formatos de dados, incluindo CSV, JSON, SQL, Excel, etc.