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Pandas é uma poderosa e flexível biblioteca de código aberto em Python, projetada para análise e manipulação de dados. Ela fornece estruturas de dados rápidas, eficientes e intuitivas, como DataFrame e Series, que simplificam o manuseio de dados estruturados (tabulares, multidimensionais, potencialmente heterogêneos) e séries temporais. Pandas visa ser o bloco de construção fundamental de alto nível para análise de dados prática e do mundo real em Python, oferecendo uma ampla gama de funcionalidades para agilizar as tarefas de processamento de dados. Características e Funcionalidades Principais: - Tratamento de Dados Ausentes: Pandas oferece fácil tratamento de dados ausentes, representados como `NaN`, `NA` ou `NaT`, tanto em dados de ponto flutuante quanto em dados não de ponto flutuante. - Mutabilidade de Tamanho: Colunas podem ser inseridas e deletadas de DataFrame e objetos de dimensões superiores, permitindo manipulação dinâmica de dados. - Alinhamento de Dados: O alinhamento automático e explícito de dados garante que os objetos possam ser alinhados a um conjunto de rótulos, facilitando cálculos precisos. - Operações de Agrupamento: Funcionalidade poderosa e flexível de agrupamento permite operações de dividir-aplicar-combinar em conjuntos de dados para agregação e transformação de dados. - Conversão de Dados: Simplifica a conversão de dados indexados de forma diferente em outras estruturas de dados Python e NumPy em objetos DataFrame. - Indexação e Subconjuntos: Fornece fatiamento inteligente baseado em rótulos, indexação avançada e criação de subconjuntos de grandes conjuntos de dados. - Mesclagem e Junção: Facilita a mesclagem e junção intuitiva de conjuntos de dados. - Remodelagem e Pivotagem: Oferece remodelagem e pivotagem flexíveis de conjuntos de dados. - Rotulagem Hierárquica: Suporta rotulagem hierárquica de eixos, permitindo múltiplos rótulos por marcação. - Ferramentas de I/O Robustas: Inclui ferramentas robustas para carregar dados de arquivos planos (CSV e delimitados), arquivos Excel, bancos de dados, e salvar/carregar dados do formato ultrarrápido HDF5. - Funcionalidade de Séries Temporais: Fornece funcionalidade específica para séries temporais, incluindo geração de intervalos de datas, conversão de frequência, estatísticas de janela móvel, e deslocamento e atraso de datas. Valor Principal e Soluções para Usuários: Pandas aborda os desafios da análise de dados oferecendo um conjunto abrangente de ferramentas que simplificam o processo de manipulação, limpeza e análise de dados. Suas estruturas de dados e funções intuitivas permitem que os usuários realizem operações complexas com código mínimo, aumentando a produtividade e permitindo o manuseio eficiente de grandes conjuntos de dados. Ao fornecer integração perfeita com outras bibliotecas e ferramentas Python, Pandas serve como uma pedra angular para fluxos de trabalho de ciência de dados, capacitando os usuários a extrair insights e tomar decisões baseadas em dados de forma eficaz.

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Sergio P.
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Sergio P.
12/09/2025
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Manipulação de Dados Intuitiva e Poderosa para Todo Analista

|pandas python
O que eu mais gosto no pandas é o quão intuitivo e poderoso ele torna a manipulação de dados. Sua estrutura de DataFrame parece natural de se trabalhar, quase como lidar com uma planilha do Excel, mas com toda a flexibilidade do Python. Operações que levariam dezenas de linhas em Python puro—como limpar conjuntos de dados, mesclar tabelas, filtrar, agrupar ou calcular estatísticas—podem ser feitas em apenas uma ou duas linhas com pandas. Também aprecio como o pandas se integra bem com todo o ecossistema de dados do Python, especialmente NumPy, Matplotlib e scikit-learn. Este fluxo de trabalho contínuo torna o pandas uma ferramenta essencial para qualquer projeto de ciência de dados ou análise.
Chiradeep B.
CB
Chiradeep B.
Senior Software Engineer at Tata Consultancy Services
09/16/2025
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Orgânico
Traduzido Usando IA

Python para análise de dados usando Pandas

|pandas python
Criei visualizações e relatórios usando extensas bibliotecas Python, Pandas, Numpy, Matplotlib.
Luca P.
LP
Luca P.
CTO - Growth Marketer full stack #MarTech | ⚡️ SaaS Advisor
07/04/2025
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Traduzido Usando IA

Potência de Análise de Dados para Python

|pandas python
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.

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O que é pandas python?

Pandas is a powerful and widely-used open-source data analysis and manipulation library for Python. It provides data structures such as DataFrame and Series, which facilitate the handling of structured data with ease and efficiency. Pandas offers tools for data cleaning, aggregation, and transformation, making it essential for data science and engineering tasks. The library is highly optimized for performance and works seamlessly with other data-centric Python libraries like NumPy and Matplotlib.

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