Ao longo dos meus estudos, percebi que o processo de seleção, filtragem e agrupamento de dados dentro de um dataframe no Pandas pode ser um tanto confuso. Com o intuito de me orientar melhor e compartilhar esse conhecimento, decidi escrever este artigo, que aborda estratégias eficientes para realizar consultas precisas.
Selecionar, filtrar e agrupar dados são habilidades fundamentais para explorar e analisar conjuntos de dados usando a biblioteca Pandas no Python. Essas operações permitem extrair informações relevantes e responder a perguntas específicas sobre os dados. No entanto, o processo pode se tornar desafiador se não soubermos as melhores práticas.
Vamos começar falando sobre a seleção de dados. O Pandas oferece várias formas de selecionar colunas e linhas específicas dentro de um dataframe. Podemos usar a notação de colchetes para selecionar uma única coluna ou uma lista de colunas. Além disso, podemos utilizar o método .loc[]
para selecionar linhas e colunas com base em rótulos, ou o método .iloc[]
para selecionar com base em índices numéricos.
A filtragem de dados é outra tarefa comum no Pandas. Podemos utilizar condições lógicas para filtrar linhas que atendam a certos critérios. Por exemplo, podemos criar uma máscara booleana e aplicá-la ao dataframe para manter apenas as linhas que satisfazem a condição desejada. Podemos combinar várias condições usando os operadores lógicos & (e) e | (ou)
.
Já o agrupamento de dados é útil quando queremos analisar padrões ou calcular estatísticas em subconjuntos dos nossos dados. Podemos agrupar o dataframe por uma ou mais colunas e, em seguida, aplicar funções de agregação, como soma, média, máximo ou mínimo, aos grupos resultantes. O método .groupby()
do Pandas facilita esse processo, permitindo-nos segmentar os dados com base em critérios específicos.
Durante este artigo, exploraremos exemplos práticos de seleção, filtragem e agrupamento de dados, usando diferentes abordagens disponíveis no Pandas. Também discutiremos boas práticas e considerações importantes para garantir a eficiência e a precisão das nossas consultas.
Ao compreender e dominar essas habilidades, você poderá aproveitar ao máximo a biblioteca Pandas e tirar insights valiosos dos seus conjuntos de dados. Acompanhe este artigo para aprofundar seus conhecimentos e aprender estratégias poderosas para manipular dados de forma eficiente no Pandas.
Abaixo trago alguns exemplos para facilitar seu entendimento sobre esse tema.
Seleção de Dados:
1 - Selecionar uma coluna específica:
df['nome_coluna']
2 - Selecionar várias colunas:
df[['coluna1', 'coluna2', 'coluna3']]
3 - Selecionar linhas com base em um critério:
df[df['coluna'] > valor]
4 - Selecionar linhas que atendam a várias condições:
df[(df['coluna1'] > valor1) & (df['coluna2'] < valor2)]
5 - Selecionar linhas com base em rótulos (usando .loc[]
):
df.loc[rotulo_linha]
6 - Selecionar linhas e colunas com base em rótulos:
df.loc[rotulo_linha, 'nome_coluna']
7 - Selecionar linhas com base em índices numéricos (usando .iloc[]
):
df.iloc[indice]
8 - Selecionar linhas e colunas com base em índices numéricos:
df.iloc[indice_linha, indice_coluna]
Esses são apenas alguns exemplos básicos de seleção de dados no Pandas. A biblioteca oferece muitas outras opções e funcionalidades poderosas para manipulação de dados. É importante explorar a documentação oficial do Pandas para obter mais informações sobre as diferentes formas de selecionar dados de acordo com suas necessidades específicas.
Agrupamento de Dados:
1 - Agrupar por uma coluna e calcular a média de outra coluna:
df.groupby('coluna_grupo')['coluna_media'].mean()
2 - Agrupar por várias colunas e calcular a soma de outra coluna:
df.groupby(['coluna1', 'coluna2'])['coluna_soma'].sum()
3 - Agrupar por uma coluna e contar o número de ocorrências em outra coluna:
df.groupby('coluna_grupo')['coluna_contagem'].count()
4 - Agrupar por uma coluna e calcular múltiplas estatísticas em outra coluna:
df.groupby('coluna_grupo')['coluna_estatisticas'].agg(['mean', 'sum', 'max', 'min'])
5 - Agrupar por uma coluna e aplicar uma função personalizada a outra coluna:
def minha_funcao(x):
return x.max() - x.min()
df.groupby('coluna_grupo')['coluna_personalizada'].apply(minha_funcao)
6 - Agrupar por uma coluna e aplicar diferentes funções a diferentes colunas:
agregacoes = {
'coluna1': 'mean',
'coluna2': 'sum',
'coluna3': lambda x: x.max() - x.min()
}
df.groupby('coluna_grupo').agg(agregacoes)
Esses são apenas alguns exemplos básicos de agrupamento de dados no Pandas. Você pode combinar diferentes funções de agregação, aplicar funções personalizadas e explorar ainda mais a biblioteca para realizar agrupamentos complexos. A documentação oficial do Pandas é uma ótima fonte de informações adicionais sobre todas as opções disponíveis para agrupamento de dados.
Filtragem de Dados:
Certamente! Aqui estão alguns exemplos de filtragem de dados com Python e pandas:
1 - Filtrar linhas com base em uma condição específica:
import pandas as pd
# Criar um DataFrame de exemplo
data = {'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave'],
'Idade': [25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
# Filtrar linhas com idade maior que 30
df_filtrado = df[df['Idade'] > 30]
print(df_filtrado)
Saída:
Nome Idade
2 Charlie 35
3 Dave 40
2 - Filtrar linhas usando o método isin
:
# Filtrar linhas com nomes específicos
nomes_filtrados = ['Alice', 'Dave']
df_filtrado = df[df['Nome'].isin(nomes_filtrados)]
print(df_filtrado)
Saída:
Nome Idade
0 Alice 25
3 Dave 40
3 - Filtrar linhas que contêm uma determinada string:
# Filtrar linhas com nomes que contêm 'b'
df_filtrado = df[df['Nome'].str.contains('b', case=False)]
print(df_filtrado)
Saída:
Nome Idade
1 Bob 30
2 Charlie 35
4 - Filtrar linhas com valores ausentes:
import numpy as np
# Adicionar valores ausentes ao DataFrame
df.loc[1, 'Idade'] = np.nan
# Filtrar linhas com valores ausentes
df_filtrado = df[df['Idade'].isnull()]
print(df_filtrado)
Saída:
Nome Idade
1 Bob NaN
5 - Utilizando not in
para filtrar linhas:
import pandas as pd
# Criar um DataFrame de exemplo
data = {'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave'],
'Idade': [25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
# Filtrar linhas onde o nome não esteja em uma lista
nomes_excluidos = ['Alice', 'Charlie']
df_filtrado = df[~df['Nome'].isin(nomes_excluidos)]
print(df_filtrado)
Saída:
Nome Idade
1 Bob 30
3 Dave 40
6 - Utilizando query
para filtrar linhas com uma expressão booleana:
# Filtrar linhas onde a idade seja maior que 30
df_filtrado = df.query('Idade > 30')
print(df_filtrado)
Saída:
Nome Idade
2 Charlie 35
3 Dave 40
7 - Utilizando where
para filtrar linhas com uma condição:
# Filtrar linhas onde a idade seja menor ou igual a 30
df_filtrado = df.where(df['Idade'] <= 30)
print(df_filtrado)
Saída:
Nome Idade
0 Alice 25.0
1 Bob 30.0
2 NaN NaN
3 NaN NaN
8 - Utilizando loc
para filtrar linhas e selecionar colunas:
# Filtrar linhas onde a idade seja maior que 30 e selecionar apenas a coluna 'Nome'
df_filtrado = df.loc[df['Idade'] > 30, 'Nome']
print(df_filtrado)
Saída:
2 Charlie
3 Dave
Name: Nome, dtype: object
9 - Utilizando like
para filtrar linhas usando padrões de texto:
# Filtrar linhas onde o nome comece com 'A'
df_filtrado = df[df['Nome'].str.like('A%')]
print(df_filtrado)
Saída:
Nome Idade
0 Alice 25
Esses são apenas alguns exemplos básicos de filtragem de dados com pandas. A biblioteca oferece uma ampla gama de opções e recursos para manipulação e filtragem de dados. Você pode combinar múltiplas condições, usar operadores lógicos, expressões regulares e até mesmo criar suas próprias funções personalizadas para filtrar os dados de acordo com suas necessidades específicas.
Espero que tenha ajudado a você a entender melhor sobre seleção, agrupamento e filtragem de dados.
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