Estratégias Avançadas para Análise de Dados com Pandas

Ir além do básico no Pandas envolve explorar recursos avançados para realizar análises de dados de maneira mais eficiente.

O Pandas é uma poderosa biblioteca Python para manipulação e análise de dados.

Abaixo estão cinco estratégias avançadas para análise de dados com Pandas, que podem ser úteis tanto para iniciantes quanto para usuários mais avançados:

1) GroupBy e Agregação:

Use o método groupby para agrupar dados com base em uma ou mais colunas.

Aplique funções de agregação, como soma, média e mediana, usando o método agg.

Exemplo:

df.groupby('categoria')['valor'].agg(['sum', 'mean'])

Isso agrupa os dados pela coluna 'categoria' e calcula a soma e a média dos valores para cada grupo.

2) Operações com Janelas (Window Functions):

Operações com janelas são técnicas que permitem realizar cálculos em subconjuntos contínuos de seus dados, como médias móveis ou somas acumulativas.

Utilize funções de janela, como rolling e expanding, para aplicar cálculos em uma janela deslizante ou expandida.

Exemplo:

df['media_movel'] = df['valor'].rolling(window=3).mean() 

Neste caso, a função rolling cria uma janela de tamanho 3 que se move ao longo da coluna 'valor', calculando a média em cada posição. Isso é útil para suavizar variações e identificar padrões em séries temporais.

As operações com janelas oferecem uma visão dinâmica dos dados, permitindo a análise de tendências e padrões ao longo do tempo. Ao compreender essa técnica, você poderá realizar análises mais aprofundadas em conjuntos de dados que envolvem séries temporais ou dados ordenados.

3) Merge e Concatenação:

Combine DataFrames usando operações de junção (merge) ou concatenação (concat).

Escolha a abordagem adequada para combinar dados com base em chaves ou empilhar DataFrames verticalmente.

Exemplo:

pd.merge(df1, df2, on='chave') 

Isso junta dois DataFrames, df1 e df2, usando a coluna 'chave' como referência.

4) Pivotagem de Dados:

A pivotagem é uma técnica para reorganizar seus dados, transformando linhas em colunas ou vice-versa, com base em valores-chave.

Utilize a função pivot_table para criar tabelas dinâmicas. Indique as colunas que servirão como índices (index), colunas (columns) e valores (values).

Exemplo:

pd.pivot_table(df, values='valor', index='data', columns='categoria') 

O resultado será uma tabela onde as datas estão nas linhas, as categorias nas colunas e os valores preenchendo a tabela. Essa visão tabular facilita a compreensão de como os valores se distribuem em diferentes categorias ao longo do tempo.

A pivotagem é especialmente útil quando você deseja analisar dados de maneira mais organizada, explorando relações complexas entre diferentes variáveis. Este recurso oferece flexibilidade na representação visual dos dados, tornando a interpretação mais intuitiva e simplificada. Ao se aprofundar na pivotagem, você ganhará habilidades valiosas para lidar com conjuntos de dados multidimensionais de maneira mais eficiente.

5) Expressões Lambda e Funções Aplicadas Elemento a Elemento:

Aplique funções complexas ou personalizadas usando expressões lambda ou funções definidas pelo usuário com apply.

Crie funções compactas usando expressões lambda ou funções personalizadas e aplique-as a uma coluna.

Exemplo:

df['nova_coluna'] = df['coluna_existente'].apply(lambda x: x**2 if x > 0 else x) 

Isso cria uma nova coluna, 'nova_coluna', aplicando uma função que eleva ao quadrado valores maiores que zero.

Bônus) Formate Datas e Horas da forma correta:

Utilize o tipo de dado datetime para manipulação temporal. Extraia informações temporais, como ano, mês e dia da semana, usando propriedades específicas.

Exemplo:

df['data'] = pd.to_datetime(df['data']) df['ano'] = df['data'].dt.year 

Isso converte a coluna 'data' para formato datetime e cria uma nova coluna 'ano' com os anos correspondentes.

Gostou desse artigo?

Ele foi escrito por uma inteligência artificial, mas foi revisado por alguém 100% Humano!

Ferramentas de produção:

Capa gerada por: I.A. lexica.art

Conteúdo gerado por: ChatGPT 

Revisões Humanas e Edição por: Matheus Lopes