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Aprenda Desafio 2: Agrupamento de Dados | Pandas
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

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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 groupby é 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.

Tarefa

Swipe to start coding

Demonstre o agrupamento de dados em Pandas com as seguintes tarefas:

  1. Agrupe os dados por uma única coluna A.
  2. Some todos os dados agrupados para a coluna A usando a função integrada.
  3. Aplique várias funções de agregação ao mesmo tempo. Obtenha a agregação de soma para a coluna B e média para a coluna C.
  4. Agrupe por múltiplas colunas (A e B).

Solução

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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 2
Sentimos muito que algo saiu errado. O que aconteceu?

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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 groupby é 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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  1. Agrupe os dados por uma única coluna A.
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  3. Aplique várias funções de agregação ao mesmo tempo. Obtenha a agregação de soma para a coluna B e média para a coluna C.
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