Data Science and Machine Learning - #5 Pandas

Neste tutorial vamos iniciar o aprendizado da biblioteca Pandas, que é uma das principais libs utilizadas na análise de dados.

Python e Pandas

Para instalarmos a biblioteca vamos rodar o seguinte comando:

!pip install pandas

Importando Libs

import numpy as np
import pandas as pd

Criando DataFrame

Abaixo estão listadas algumas formas de criar DataFrames com Pandas:

#df = pd.DataFrame([['a','b','c'],[1,2,3]])
#df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[5,6,7]})
#df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,2))
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,6).reshape(2,3),
                  columns=['Cruzeiro','Atletico','America'],
                 index=['Gols','Vitorias'])
df

O DataFrame criado acima ficou assim:

Seleção de Dados

Nesta seção iremos demonstrar as formas de selecionar valores e séries do DataFrame.

type(df['Atletico'])
df['Cruzeiro']['Vitorias']
df.Cruzeiro

A diferença do método loc para o iloc é que o loc pega pelo número ou valor do índice, já o iloc pega pela posição do índice.

df.loc['Vitorias']
df.loc[['Vitorias'],['Atletico','America']]
df.iloc[1]
df.iloc[0,1:3]

Por hoje é só! Sucesso nos códigos e na vida!

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