[DATA SCIENCE] DAY: 010 - Agrupamento e Agregações com python

👽 Saudações pessoal, tudo bem com vocês?

🪴 Hoje iremos aprender sobre agrupamentos e agregações dos dados com python:

🎯 Objetivo:

• agrupamentos e agregações;

1 - Primeiro, vamos importar a biblioteca Pandas e dar um apelido a ela:

💻

import pandas as pd

2 - Agora, iremos utilizar arquivos csv(comma-separated-value) como dados externos e manipulá-los. Com o método read_csv, conseguimos ler os dados dentro do arquivo:

💻

caminho = 'O-caminho-do-seu-arquivo/mtcars.csv'

carros = pd.read_csv(caminho)
print(carros.head())

#saida
	Unnamed: 0	    mpg	     cyl      disp      hp      drat      wt	  qsec      vs      am      gear      carb
        
0	Mazda RX4	    21.0     6	      160.0	110	3.90	  2.620	  16.46     0       1	    4	      4
1	Mazda RX4 Wag	    21.0     6	      160.0	110	3.90	  2.875	  17.02     0	    1	    4	      4
2	Datsun 710	    22.8     4	      108.0	93	3.85	  2.320	  18.61     1	    1	    4	      1
3	Hornet 4 Drive	    21.4     6	      258.0	110	3.08	  3.215	  19.44     1	    0	    3	      1
4	Hornet Sportabout   18.7     8	      360.0	175	3.15	  3.440	  17.02     0	    0	    3	      2

Obs:

• Para baixar o arquivo mtcars.csv, acesse este link externo para Download aqui;
• Atente-se a passar o endereço correto, caso esteja usando o jupiter Notebook, suba o arquivo na plataforma.
• carros.head() retorna somente a cabeça do arquivo, os 5 primeiros.

3 - Podemos manipular os dados do arquivo mtcars.csv substituindo os nomes das colunas:

💻

carros.columns = ['nomes','mpg','cyl','disp', 'hpt', 'drat', 'wt', 'qsec', 'vs', 'am', 'gear', 'carb']
print(carros.head())

#saida
        nomes               mpg	     cyl      disp      hpt     drat      wt	  qsec      vs      am      gear      carb
        
0	Mazda RX4	    21.0     6	      160.0	110	3.90	  2.620	  16.46     0       1	    4	      4
1	Mazda RX4 Wag	    21.0     6	      160.0	110	3.90	  2.875	  17.02     0	    1	    4	      4
2	Datsun 710	    22.8     4	      108.0	93	3.85	  2.320	  18.61     1	    1	    4	      1
3	Hornet 4 Drive	    21.4     6	      258.0	110	3.08	  3.215	  19.44     1	    0	    3	      1
4	Hornet Sportabout   18.7     8	      360.0	175	3.15	  3.440	  17.02     0	    0	    3	      2

4 - Por último, podemos agrupar os dados de um DataFrame considerando uma coluna em particular, usando o método .groupby() e passando o nome da coluna que queremos executar o agrupamento:

💻

coluna_agrupamento = carros['cyl']
grupos_carros = carros.groupby(coluna_agrupamento)
print(grupos_carros.mean())

#saida
cyl     mpg	        disp	        hpt	        drat	        wt	        qsec	        vs	        am	        gear	        carb
										
4	26.663636	105.136364	82.636364	4.070909	2.285727	19.137273	0.909091	0.727273	4.090909	1.545455
6	19.742857	183.314286	122.285714	3.585714	3.117143	17.977143	0.571429	0.428571	3.857143	3.428571
8	15.100000	353.100000	209.214286	3.229286	3.999214	16.772143	0.000000	0.142857	3.285714	3.500000

🌊 Espero que tenham gostado do conteúdo, hoje finalizamos o capítulo 1 com 10 posts! Amanhã damos início ao capítulo 2 com conteúdos voltado para visualização de dados!

🚀 Vejo vocês amanhã e tenham uma ótima semana!