Curso de Pandas

Este projeto tem como objetivo explorar os principais recursos da biblioteca Pandas. Para isso, serão realizados diversos processos de manipulação de dados, tais como: exploração de base de dados, criação de agrupamentos, criação de novas variáveis, identificação e remoção de outliers, análise de imóveis residenciais, trabalhando com seleções e frequências, classificação por tipos de imóveis, tratamento de dados faltantes, entre outros.

Detalhes do projeto

Exploração de base de dados Inicialmente, o projeto se inicia com a exploração de uma base de dados, utilizando os recursos do Pandas para importar e manipular os dados. Será feita a análise dos dados presentes na base, a fim de identificar informações importantes e obter insights.

Criando Agrupamentos

Serão utilizados recursos do Pandas para agrupar os dados de acordo com critérios específicos, permitindo que possamos visualizar informações de forma mais organizada e clara.

Criando novas variáveis

Durante o projeto, serão criadas novas variáveis a partir dos dados disponíveis, utilizando operações matemáticas e lógicas.

Identificando e Removendo Outliers

Outro processo importante no projeto é a identificação e remoção de outliers, que são dados que se encontram muito distantes da média dos demais dados. Utilizando recursos do Pandas, será possível identificar esses outliers e removê-los do conjunto de dados.

Analisando imóveis residenciais

Será feita uma análise de imóveis residenciais presentes na base de dados, utilizando recursos do Pandas para filtrar os dados e visualizar informações relevantes, como preços médios, número de quartos, entre outros.

Trabalhando com seleções e frequências

Serão utilizados recursos do Pandas para fazer seleções de dados específicos e calcular frequências de determinadas variáveis.

Classificando por tipos de imóveis

Será feita a classificação dos imóveis presentes na base de dados de acordo com seu tipo (casa, apartamento, etc.), utilizando recursos do Pandas para criar novas variáveis a partir dos dados disponíveis.

Tratamento de dados faltantes

Outro processo importante no projeto é o tratamento de dados faltantes, que são dados ausentes na base de dados. Serão utilizados recursos do Pandas para identificar esses dados faltantes e preenchê-los de forma adequada.

Estudos extras

Além dos processos mencionados acima, serão realizados estudos extras com a biblioteca Pandas, tais como:

Contadores

Serão utilizados recursos do Pandas para contar a ocorrência de determinados valores em uma série de dados.

Criação de estruturas de dados

Serão criadas estruturas de dados mais complexas utilizando recursos do Pandas, como dataframes e séries.

Formas de seleção

Serão exploradas diferentes formas de seleção de dados em um dataframe, utilizando recursos do Pandas.

Importação de dados

Será explorada a importação de dados em diferentes formatos, como CSV e Excel, utilizando recursos do Pandas.

Exploração de plots de gráficos

Serão utilizados recursos do Pandas para a criação de gráficos e visualização de dados.

Métodos de interpolação

Serão explorados diferentes métodos de interpolação de dados faltantes, utilizando recursos do Pandas.

Organização de DataFrames

Será explorada a organização e formatação de dataframes, utilizando recursos do Pandas para ordenar, filtrar e formatar os dados de acordo com critérios específicos.

Conclusão

Este projeto tem como objetivo explorar as principais funcionalidades da biblioteca Pandas, que é uma das principais ferramentas utilizadas para manipulação de dados em Python. Com a realização dos processos mencionados acima, é possível obter insights importantes a partir de conjuntos de dados complexos e realizar análises mais precisas e eficientes. Além disso, os estudos extras realizados ajudam a aprofundar ainda mais o conhecimento sobre a biblioteca Pandas e suas funcionalidades.