Pandas join, merge e concat.

O Pandas é uma das bibliotecas Python mais poderosa para trabalhar com análise e tratamento de dados.

Uma das capacidades que o Pandas tem de poderoso é combinar informações de fontes de dados diferentes para cruzamento de dados.

Para isso, o Pandas tem os seguintes métodos: join, merge e concat.

Neste pequeno tutorial vamos mostrar como cruzar 2 DataFrames diferentes utilizando os métodos ditos.

O método join e o merge são similares na questão de juntar 2 colunas, a diferença estará somente no modo de operação, já o concat permite juntar tanto colunas como linhas.

Acesse o tutorial completo em: https://nakatech.herokuapp.com/article/2022/pandas.html.

Colaboratory e Pandas.

Organizar, filtrar e exibir dados são tarefas fáceis utilizando a biblioteca de análise de dados pandas.

Pandas é uma ferramenta muito poderosa que possibilita tratar, analisar e exibir em formato de tabelas ou em gráficos.

Além de ser uma ferramenta de código aberto, uma grande comunidade de desenvolvedores e uma vasta documentação.

Para trabalhos com ciência de dados, o pandas é uma ferramenta essencial que não pode faltar.

Neste Post vamos utilizar o Google Colab para facilitar o setup do ambiente, assim podemos adiantar esse ponto.

Acesse o tutorial completo em: https://nakatech.herokuapp.com/article/colabPandas.html.

Análise de dados com Python+Pandas.

O Pandas é uma lib open source de alta performance para fazer análise de dados.

Bastante utilizado por comunidades acadêmicas, o Pandas vem ganhando mercado pelo seu uso simples e rapidez em analisar e organizar dados.

Combinado com ferramentas IPython e outras lib’s, o Pandas se torna uma ferramenta muito poderosa e performática para análise de dados para o Python.

Para quem não quer utilizar ou aprender a linguagem R, a combinação Pandas e Python já satisfaz a maioria das capacidades do R.

Para acessar todo material acesse Nakatech.