Criei visualizações e relatórios usando extensas bibliotecas Python, Pandas, Numpy, Matplotlib.

Pandas é uma biblioteca Python madura e de código aberto para manipulação e análise de dados. Seus componentes principais, `DataFrame` e `Series`, fornecem abstrações robustas para lidar com dados estruturados e rotulados. Aqui está o que se destaca da perspectiva de um desenvolvedor: ✅ Estruturas de Dados Expressivas • `DataFrame`: Estrutura de dados tabular bidimensional, de tamanho mutável e heterogênea, com eixos rotulados (linhas e colunas). • `Series`: Array unidimensional rotulado, capaz de conter qualquer tipo de dado. ✅ Suporte Abrangente de I/O • Funções nativas para leitura/escrita de CSV, Excel, SQL, JSON, Parquet, HDF5 e mais. Métodos como `read_csv()`, `to_excel()` e `read_sql()` simplificam a integração com fontes de dados externas. ✅ Manipulação Eficiente de Dados • Indexação, fatiamento e subsetting poderosos usando seletores intuitivos baseados em rótulos ou inteiros. • Operações vetorizadas construídas sobre o NumPy permitem cálculos rápidos e eficientes em memória em grandes conjuntos de dados. • Suporte embutido para lidar com dados ausentes (`NaN`, `NA`, `NaT`) sem interromper os fluxos de trabalho. ✅ Agrupamento e Agregação Avançados • Operações flexíveis de `groupby` para fluxos de trabalho de dividir-aplicar-combinar, suportando agregações e transformações complexas. ✅ Séries Temporais e Dados Categóricos • Tipos e métodos especializados para séries temporais (por exemplo, `Timestamp`, `Period`, reamostragem) e dados categóricos, melhorando tanto o desempenho quanto o uso de memória. ✅ Interoperabilidade • Integração perfeita com o ecossistema de dados Python mais amplo: NumPy para operações numéricas, Matplotlib e Seaborn para visualização, e scikit-learn para pipelines de aprendizado de máquina. ✅ Remodelagem, Mesclagem e Pivot • Funções como `pivot_table`, `melt`, `merge` e `concat` permitem remodelagem e junção flexíveis de dados. ✅ Documentação Extensa e Comunidade • Grande e ativa comunidade e documentação extensa, com uma riqueza de tutoriais e exemplos para a maioria dos casos de uso.

Usabilidade e representação gráfica de vários conjuntos de dados