Conteúdo do Curso
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio 2: Agrupamento de Dados
O Pandas, conhecido por suas ferramentas abrangentes de análise de dados, oferece um mecanismo versátil de agrupamento chamado método groupby. Esse método é fundamental para agregar dados com base em certos critérios, um processo semelhante à instrução GROUP BY do SQL. Os benefícios de usar groupby são vários:
- Controle de Granularidade: Você pode agregar dados em diferentes níveis de granularidade, desde o nível mais alto (por exemplo, agrupando por país) até o mais detalhado (por exemplo, agrupando por carimbos de data/hora individuais).
- Simplicidade: A sintaxe de
groupbyé concisa e expressiva, facilitando a realização de operações encadeadas e a obtenção de agregações complexas. - Extensibilidade: Com
groupby, você pode aplicar funções de agregação personalizadas, não apenas as embutidas, dando a você o poder de calcular métricas personalizadas para os grupos.
Ao se aprofundar na exploração de dados, as capacidades de agrupamento do Pandas podem revelar padrões e tendências esclarecedores ao segmentar os dados em categorias significativas.
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Demonstre o agrupamento de dados em Pandas com as seguintes tarefas:
- Agrupe os dados por uma única coluna
A. - Some todos os dados agrupados para a coluna
Ausando a função integrada. - Aplique várias funções de agregação ao mesmo tempo. Obtenha a agregação de
somapara a colunaBemédiapara a colunaC. - Agrupe por múltiplas colunas (
AeB).
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixoObrigado pelo seu feedback!
Desafio 2: Agrupamento de Dados
O Pandas, conhecido por suas ferramentas abrangentes de análise de dados, oferece um mecanismo versátil de agrupamento chamado método groupby. Esse método é fundamental para agregar dados com base em certos critérios, um processo semelhante à instrução GROUP BY do SQL. Os benefícios de usar groupby são vários:
- Controle de Granularidade: Você pode agregar dados em diferentes níveis de granularidade, desde o nível mais alto (por exemplo, agrupando por país) até o mais detalhado (por exemplo, agrupando por carimbos de data/hora individuais).
- Simplicidade: A sintaxe de
groupbyé concisa e expressiva, facilitando a realização de operações encadeadas e a obtenção de agregações complexas. - Extensibilidade: Com
groupby, você pode aplicar funções de agregação personalizadas, não apenas as embutidas, dando a você o poder de calcular métricas personalizadas para os grupos.
Ao se aprofundar na exploração de dados, as capacidades de agrupamento do Pandas podem revelar padrões e tendências esclarecedores ao segmentar os dados em categorias significativas.
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A. - Some todos os dados agrupados para a coluna
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O Pandas, conhecido por suas ferramentas abrangentes de análise de dados, oferece um mecanismo versátil de agrupamento chamado método groupby. Esse método é fundamental para agregar dados com base em certos critérios, um processo semelhante à instrução GROUP BY do SQL. Os benefícios de usar groupby são vários:
- Controle de Granularidade: Você pode agregar dados em diferentes níveis de granularidade, desde o nível mais alto (por exemplo, agrupando por país) até o mais detalhado (por exemplo, agrupando por carimbos de data/hora individuais).
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- Agrupe os dados por uma única coluna
A. - Some todos os dados agrupados para a coluna
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- Controle de Granularidade: Você pode agregar dados em diferentes níveis de granularidade, desde o nível mais alto (por exemplo, agrupando por país) até o mais detalhado (por exemplo, agrupando por carimbos de data/hora individuais).
- Simplicidade: A sintaxe de
groupbyé concisa e expressiva, facilitando a realização de operações encadeadas e a obtenção de agregações complexas. - Extensibilidade: Com
groupby, você pode aplicar funções de agregação personalizadas, não apenas as embutidas, dando a você o poder de calcular métricas personalizadas para os grupos.
Ao se aprofundar na exploração de dados, as capacidades de agrupamento do Pandas podem revelar padrões e tendências esclarecedores ao segmentar os dados em categorias significativas.
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- Agrupe os dados por uma única coluna
A. - Some todos os dados agrupados para a coluna
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