[DATA SCIENCE] DAY: 009 - Transformando dados com python
🍄 Saudações pessoal, tudo bem com vocês?
🦊 Hoje iremos aprender como transformar dados com python:
🎯 Objetivo:
- Transformar dados;
1 - Primeiro, podemos usar a notação as para abreviar o nome das bibliotecas e métodos que vamos importar e facilitar a escrita de código:
💻
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
2 - Segundo, vamos criar um DataFrame do Pandas com 6 linhas e 6 colunas, preenchendo as células com os valores de 0 a 35, em ordem:
💻
df = pd.DataFrame(np.arange(36).reshape(6,6))
print(df)
#saida
0 1 2 3 4 5
0 0 1 2 3 4 5
1 6 7 8 9 10 11
2 12 13 14 15 16 17
3 18 19 20 21 22 23
4 24 25 26 27 28 29
5 30 31 32 33 34 35
3 - Para remover linhas do nosso DataFrame podemos usar o método .drop() e indicando os índices para as linhas ou colunas que queremos remover.
Obs:
- Lembre-se, para alterar o objeto ao invés de criar um novo, devemos usar o parâmetro
inplace; - para remover colunas, lembre de usar o argumento
axis=1; - Tome cuidado ao remover dados valiosos.
💻
df.drop([0,2], inplace=True)
print(df)
#saida
0 1 2 3 4 5
1 6 7 8 9 10 11
3 18 19 20 21 22 23
4 24 25 26 27 28 29
5 30 31 32 33 34 35
💻
print(df.drop([0,2], axis=1))
#saida
1 3 4 5
1 7 9 10 11
3 19 21 22 23
4 25 27 28 29
5 31 33 34 35
4 - Agora vamos criar uma série do Pandas com os valores de 0 a 5, em ordem, utilizando a biblioteca numpy.
💻
serie = Series(np.arange(6))
serie.name = "variavel_somada"
print(serie)
#saida
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
Name: variavel_somada, dtype: int32
Obs: O comando serie.name = "variavel_somada" atribui o nome "variavel_somada" à série. Isso permite que você identifique a série mais facilmente quando ela for exibida ou usada em operações futuras.
5 - Agora podemos usar o método .join() para unir dois datasets usando o índice das linhas ou usando uma coluna como chave:
💻
variavel_somada = DataFrame.join(df, serie)
print(variavel_somada)
#saida
0 1 2 3 4 5 variavel_somada
0 0 1 2 3 4 5 0
1 6 7 8 9 10 11 1
2 12 13 14 15 16 17 2
3 18 19 20 21 22 23 3
4 24 25 26 27 28 29 4
5 30 31 32 33 34 35 5
5 - Por último não menos importante, para ordernar os valores das linhas de um DataFrame, de forma ascendente ou descentende, usamos o método .sort_values() passando o índice das colunas para ordenar os valores:
💻
df_ordenado = variavel_somada.sort_values(by=['variavel_somada'], ascending=[False])
print(df_ordenado)
#saida
0 1 2 3 4 5 variavel_somada
5 30 31 32 33 34 35 5
4 24 25 26 27 28 29 4
3 18 19 20 21 22 23 3
2 12 13 14 15 16 17 2
1 6 7 8 9 10 11 1
0 0 1 2 3 4 5 0
Obs: O argumento ascending especifica se a ordenação deve ser crescente ou decrescente. Como o valor é False, a ordenação será decrescente.
🌊 Espero que tenham gostado do conteúdo, amanhã iremos aprender sobre agrumpamentos e agregações dos dados. Assim finalizando o capítulo 1 da nossa jornada!
🚀 Vejo vocês amanhã e tenham uma ótima semana!
