Pandas é uma biblioteca de Python voltada à manipulação e à análise de dados tabulares. Sua estrutura mais conhecida é o DataFrame, semelhante a uma planilha ou tabela de banco de dados.
Criando um DataFrame#
PYTHON
import pandas as pd
dados = {
"produto": ["A", "B", "C"],
"vendas": [120, 95, 143]
}
df = pd.DataFrame(dados)
print(df)Selecionando dados#
Uma coluna pode ser selecionada pelo nome:
PYTHON
vendas = df["vendas"]Para filtrar linhas, use uma condição booleana:
PYTHON
acima_de_cem = df[df["vendas"] > 100]Tratando valores ausentes#
Antes de preencher ou remover valores, investigue por que eles estão ausentes. Dependendo do contexto, fillna() ou dropna() pode ser adequado.
Agregando informações#
PYTHON
resumo = df.groupby("categoria", as_index=False)["vendas"].sum()A agregação transforma registros detalhados em indicadores úteis para análise.
