Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Desafio 3: Indexação e MultiIndexação | Pandas
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
course content

Conteúdo do Curso

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

1. Python
2. NumPy
3. Pandas
4. Matplotlib
5. Seaborn
6. Estatísticas
7. Scikit-learn

bookDesafio 3: Indexação e MultiIndexação

Pandas, uma biblioteca indispensável no kit de ferramentas do cientista de dados, oferece recursos de indexação robustos que são integrais para a manipulação e recuperação de dados.

  • Eficiência: O acesso rápido a dados e a manipulação frequentemente dependem de estratégias inteligentes de indexação, especialmente para conjuntos de dados maiores.
  • Flexibilidade: Seja indexação básica de linhas/colunas, rótulos hierárquicos ou mesmo indexação baseada em data e hora, o Pandas oferece suporte completo.
  • Legibilidade: Uma indexação descritiva pode tornar o código mais intuitivo e fácil de seguir, agilizando assim a fase de exploração de dados.

Um sólido entendimento das técnicas de indexação, incluindo a indexação múltipla, pode acelerar tarefas como a recuperação de dados, agregação e reestruturação.

Tarefa
test

Swipe to show code editor

Mergulhe no uso de índices com Pandas através destas tarefas:

  1. Defina uma coluna Date como índice de um DataFrame.
  2. Redefina o índice de um DataFrame.
  3. Crie um DataFrame com um MultiIndex.
  4. Acesse dados de um DataFrame MultiIndexado com os índices A e 1.
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 3
toggle bottom row

bookDesafio 3: Indexação e MultiIndexação

Pandas, uma biblioteca indispensável no kit de ferramentas do cientista de dados, oferece recursos de indexação robustos que são integrais para a manipulação e recuperação de dados.

  • Eficiência: O acesso rápido a dados e a manipulação frequentemente dependem de estratégias inteligentes de indexação, especialmente para conjuntos de dados maiores.
  • Flexibilidade: Seja indexação básica de linhas/colunas, rótulos hierárquicos ou mesmo indexação baseada em data e hora, o Pandas oferece suporte completo.
  • Legibilidade: Uma indexação descritiva pode tornar o código mais intuitivo e fácil de seguir, agilizando assim a fase de exploração de dados.

Um sólido entendimento das técnicas de indexação, incluindo a indexação múltipla, pode acelerar tarefas como a recuperação de dados, agregação e reestruturação.

Tarefa
test

Swipe to show code editor

Mergulhe no uso de índices com Pandas através destas tarefas:

  1. Defina uma coluna Date como índice de um DataFrame.
  2. Redefina o índice de um DataFrame.
  3. Crie um DataFrame com um MultiIndex.
  4. Acesse dados de um DataFrame MultiIndexado com os índices A e 1.
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 3
toggle bottom row

bookDesafio 3: Indexação e MultiIndexação

Pandas, uma biblioteca indispensável no kit de ferramentas do cientista de dados, oferece recursos de indexação robustos que são integrais para a manipulação e recuperação de dados.

  • Eficiência: O acesso rápido a dados e a manipulação frequentemente dependem de estratégias inteligentes de indexação, especialmente para conjuntos de dados maiores.
  • Flexibilidade: Seja indexação básica de linhas/colunas, rótulos hierárquicos ou mesmo indexação baseada em data e hora, o Pandas oferece suporte completo.
  • Legibilidade: Uma indexação descritiva pode tornar o código mais intuitivo e fácil de seguir, agilizando assim a fase de exploração de dados.

Um sólido entendimento das técnicas de indexação, incluindo a indexação múltipla, pode acelerar tarefas como a recuperação de dados, agregação e reestruturação.

Tarefa
test

Swipe to show code editor

Mergulhe no uso de índices com Pandas através destas tarefas:

  1. Defina uma coluna Date como índice de um DataFrame.
  2. Redefina o índice de um DataFrame.
  3. Crie um DataFrame com um MultiIndex.
  4. Acesse dados de um DataFrame MultiIndexado com os índices A e 1.
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Pandas, uma biblioteca indispensável no kit de ferramentas do cientista de dados, oferece recursos de indexação robustos que são integrais para a manipulação e recuperação de dados.

  • Eficiência: O acesso rápido a dados e a manipulação frequentemente dependem de estratégias inteligentes de indexação, especialmente para conjuntos de dados maiores.
  • Flexibilidade: Seja indexação básica de linhas/colunas, rótulos hierárquicos ou mesmo indexação baseada em data e hora, o Pandas oferece suporte completo.
  • Legibilidade: Uma indexação descritiva pode tornar o código mais intuitivo e fácil de seguir, agilizando assim a fase de exploração de dados.

Um sólido entendimento das técnicas de indexação, incluindo a indexação múltipla, pode acelerar tarefas como a recuperação de dados, agregação e reestruturação.

Tarefa
test

Swipe to show code editor

Mergulhe no uso de índices com Pandas através destas tarefas:

  1. Defina uma coluna Date como índice de um DataFrame.
  2. Redefina o índice de um DataFrame.
  3. Crie um DataFrame com um MultiIndex.
  4. Acesse dados de um DataFrame MultiIndexado com os índices A e 1.
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Seção 3. Capítulo 3
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
We're sorry to hear that something went wrong. What happened?
some-alt