Introdução ao Pandas (curso Python para Machine Learning - Aula 12)

Nesse vídeo iremos mostrar como usar o pacote Pandas em Python. Esse pacote será muito útil para criar dataframes, abrir arquivos, manipular os dados e posteriormente rodar algoritmos de machine learning.
Resumo dessa aula:
0:38 O que é um dataframe
0:58 Importando o pandas como pd (import pandas as pd)
4:33 Transformando um dicionário em um dataframe com o comando pd.DataFrame
6:02 Índices do dataframe
7:50 Criando um objeto do tipo Series com o comando pd.Series
8:45 O que é um vetor Series e sua diferença para um array do Numpy
12:12 Transformando um array numpy em um objeto Series do pandas
13:50 Prova de que um objeto Series é unidimensional
14:12 Qual a utilidade de um objeto Series (é um dataframe de uma coluna só)
O pacote Pandas, sem dúvida, será um dos mais utilizados no estudo de machine learning e ciência de dados, pois ele transforma os dados que estão em seu computador em planilhas fáceis de se manipular. Nas próximas aulas, veremos como é fácil tratar os dados de um dataframe para, posteriormente, aplicar um algoritmo de machine learning nesses dados.

Olá pessoal! Liberamos CERTIFICADO para este curso gratuito.
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[paulorogerio]

Bom dia! Estou aqui passando humildemente para agradecer a você e toda sua equipe, por liberar essas aulas. estou desempregado, na luta por um emprego e resolvi estudar para tentar uma oportunidade como Cientista de dados e só encontrava cursos pagos e extremamente caros e no momento não tenho condições para pagar um. Que Deus abençoem vocês e assim que eu terminar essas aulas e a de Machie Learning, vou me candidatar a vagas para iniciantes e se Deus quiser eu conseguindo, eu retorno para compartilha esta vitória com vocês. Gratidão!

[MathematikO]

Mano, como pode um conteúdo tão bom assim ser gratuito? Muito obrigado pelos vídeos!

[claudimilsonnilsonbonfim]

meus parabéns: Deus abençoa muito voce e sua equipe. Show não tinha visto ninguém explicar assim.

[IedoBrito]

Parabéns pelo conteúdo . Pergunto se você pode pegar uma tabela presente em um sistema web sem ter que importar ela com csv ou Excel... apenas trazer o df e colocar em uma variável... obrigado.

[victorhugoovanimarchetti]

Parabéns pelos vídeos, excelente canal!

[felipemahlow]

O conteúdo do canal é sensacional, muito obrigado, tem me ajudado muito!
Só uma ideia, e se pra cada aula, ou conjunto de aulas tivessem alguns exercícios pra ajudar a fixar os conceitos?

[MarcelForsett]

Bom dis a Todos, inicialmente quero parabeniza-lo pelo otimo conteudo, estou fazendo Esses mesmos passos no dia de hoje 7 jun 2021. E quando rodo:

object2 = pd.Series(array2)
print (object2)

Result:

0 (6, 13, 4, 0, 15)
1 (13, 9, 7)

Inclusive a expressao para array tbm mudou, creio que seja por conta das atualizacoes, entao isso quer dizer que agora o commando Series nao eh mais unidimensional?

[erosgkm]

Olá Natanael, gostaria de saber quais formas de contato estão disponíveis para tirar dúvidas referentes ao curso completo que você entrega no Didatica Tech?

[edneymatheus]

Cara, muito boa sua didática. Parabéns.
Tive um pequeno probleminha... quando fui tentar usar a função .Series em um array tive um erro, "Os dados devem ser unidimensionais". Segue o código:

import numpy as np
array1 = np.array([(2, 6, 9, 10, 8)])
array2 = np.array([(2, 6, 9, 11, 23), (10, 5, 8, 21, 11)])
print(array1)
print(array2)


objeto2 = pd.Series(array1)
print(objeto2)


Erro: Exception: Data must be 1-dimensional

[mardemes]

Cara, que didática viu! Tem canal no telegram?

[luancarvalho]

caso ERRO
dataframe = pd.DataFrame.from_dict(alunos, orient='index')
dataframe.transpose()

[vagner_pereira]

O pd é padrão ou posso colocar as letras que eu quiser?

[luccatavares]

fala pessoal estou tentando rodar o programa aqui na minha maquina mas me mostra esse erro!
AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'Dataframe'
ja tentei mudar o nome do file e mesmo assim nada muda, alguém pode me ajudar por favor.
abraco a todos

[relvascaue]

Estou usando o VS Code.. Até este exercício, deu certo.. Mas esse não está conseguindo importa o Pandas...
Alimentei as Extensions com Anacinda, Azure... Mas o pd. DataFrame, não está sendo reconhecido como módulo válido

[jpedros]

Se eu crio uma serie dessa forma ele ira printar uma coluna ao lado da outra, isso não seria uma serie bidimensional?

series2 = pd.Series([12, 2, 3, 36], [8, 63, 5, 54])
print(serie2)
>>>
8 12
63 2
5 3
54 36
dtype: int64

[fernandasantana]

Olá professor, poderia me ajudar?
Coloco o código e quando aperto run ele diz “ “ “ modulenotfounderror: No module named ‘panda’ “
Segue o código:
Import pandas as pd
Alunos = {‘Nome’:[‘Caio’, ‘Bruno’, ‘José’, ‘Jacson’],
‘Nota’:[4, 5, 7, 9],
‘Aprovado’:[‘não’, ‘não’, ‘sim’, ‘sim’]}

Não dá dando bom :(

[LofilabLofiHipHop]

Puta merda 4 mil páginas de documentação para uma única biblioteca. 29 - 01 - 21

[Brazilianknight]

Porque o meu programa não deu certo?
import numpy as np
array1 = np.Array([2, 6, 8, 2, 12])
array2 = np.Array([(2, 6, 8, 2, 12), (2, 6, 8, 2, 12)])
print(array1)
print(array2)

[JamesBomdePapo]

Ao digitar dataframe = pd.DataFrame(alunos), me apareceu essa mensagem:



ValueError Traceback (most recent call last)
in <module>
----> 1 dataframe = pd.DataFrame(alunos)


in __init__(self, data, index, columns, dtype, copy)
390 dtype=dtype, copy=copy)
391 elif isinstance(data, dict):
--> 392 mgr = init_dict(data, index, columns, dtype=dtype)
393 elif isinstance(data, ma.MaskedArray):
394 import numpy.ma.mrecords as mrecords


in init_dict(data, index, columns, dtype)
210 arrays = [data[k] for k in keys]
211
--> 212 return arrays_to_mgr(arrays, data_names, index, columns, dtype=dtype)
213
214


in arrays_to_mgr(arrays, arr_names, index, columns, dtype)
49 # figure out the index, if necessary
50 if index is None:
---> 51 index = extract_index(arrays)
52 else:
53 index = ensure_index(index)


in extract_index(data)
315 lengths = list(set(raw_lengths))
316 if len(lengths) > 1:
--> 317 raise ValueError('arrays must all be same length')
318
319 if have_dicts:


ValueError: arrays must all be same length