Análise de Dados na Prática com Python [MELHORES BIBLIOTECAS]

📊 Descubra como realizar Análise de Dados com Python na prática neste incrível tutorial! 🐍🔍

No vídeo "Análise de Dados com Python na Prática [MELHORES BIBLIOTECAS]", vou te guiar através do uso das poderosas bibliotecas Pandas, Matplotlib e Seaborn. Aprenda a manipular, visualizar e analisar dados de forma eficiente e profissional.

Com o Pandas, você será capaz de importar, limpar e organizar seus dados de maneira simples e eficaz. Em seguida, vamos explorar o Matplotlib para criar gráficos e visualizações atraentes, que facilitarão a compreensão dos seus insights. E para tornar suas análises ainda mais sofisticadas, vou mostrar como utilizar o Seaborn, uma biblioteca poderosa para visualização estatística.

Prepare-se para dominar as habilidades necessárias para realizar análises de dados completas e impactantes usando Python. Assista ao vídeo e mergulhe no mundo fascinante da Análise de Dados!

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[diegoaraujo]

Ainda não sei quase nada de python, e fico sempre na dúvida, como eu apresento essas análises? onde será feito o dashboard, o dash é dinâmico? como funciona as atualizações desse dash ou dessa anáise, nenhum vídeo que eu procuro no youtube me esclarece isso ;(

[esjstudioimagemtv]

Parabéns pelo conteúdo ! Muito esclarecedor

[JoaoBarbosa-brdx]

Muito obrigado pelo conteúdo. Estou a dar os primeiros passos.
Deparei-me com este erro no df.corr . (Todo o resto funcionou à exceção do dois códigos df.corr)

ValueError Traceback (most recent call last)
Cell In[31], line 2
1 # Verificando a correlação entre variáveis
----> 2 df.corr()

File c:\Users\João\Documents\Python\web\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:10054, in DataFrame.corr(self, method, min_periods, numeric_only)
10052 cols = data.columns
10053 idx = cols.copy()
> 10054 mat = data.to_numpy(dtype=float, na_value=np.nan, copy=False)
10056 if method == "pearson":
10057 correl = libalgos.nancorr(mat, minp=min_periods)

File c:\Users\João\Documents\Python\web\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:1838, in DataFrame.to_numpy(self, dtype, copy, na_value)
1836 if dtype is not None:
1837 dtype = np.dtype(dtype)
-> 1838 result = self._mgr.as_array(dtype=dtype, copy=copy, na_value=na_value)
1839 if result.dtype is not dtype:
1840 result = np.array(result, dtype=dtype, copy=False)

File c:\Users\João\Documents\Python\web\Lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py:1732, in BlockManager.as_array(self, dtype, copy, na_value)
1730 arr.flags.writeable = False
1731 else:
-> 1732 arr = self._interleave(dtype=dtype, na_value=na_value)
1733 # The underlying data was copied within _interleave, so no need
...
-> 1794 result[rl.indexer] = arr
1795 itemmask[rl.indexer] = 1
1797 if not itemmask.all():

ValueError: could not convert string to float: 'Braund, Mr. Owen Harris'
Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...