Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Aprenda Desafio 1: Criação de DataFrame | Pandas
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

book
Desafio 1: Criação de DataFrame

Pandas, uma poderosa biblioteca de manipulação de dados em Python, oferece múltiplos métodos eficientes e intuitivos para criar DataFrames. As vantagens de usar esses métodos incluem:

  • Versatilidade: Pandas oferece uma variedade de formas de criar DataFrames a partir de diferentes tipos de fontes de dados. Isso garante flexibilidade baseada na disponibilidade e no formato dos dados.

  • Facilidade de uso: A sintaxe para criar DataFrames é clara e consistente, simplificando as tarefas de preparação de dados.

  • Integração: DataFrames podem ser facilmente convertidos de e para outras estruturas de dados, promovendo a interoperabilidade com diferentes bibliotecas.

No âmbito da ciência de dados e análise, as ferramentas de criação de DataFrame do Pandas garantem tanto conveniência quanto consistência no seu fluxo de trabalho de processamento de dados.

Tarefa

Swipe to start coding

Crie um DataFrame do Pandas usando três métodos diferentes:

  1. Leia dados de um arquivo CSV.
  2. Crie um DataFrame a partir de um array NumPy. Os nomes das colunas devem ser A, B e C.
  3. Construa um DataFrame a partir de um dicionário Python.

Solução

import pandas as pd
import numpy as np

# 1. Read data from a CSV file.
file_path = 'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/8f74b411-aed3-4916-8a1a-b25629653d8e/4/dataframe.csv'
csv_df = pd.read_csv(file_path)
display(csv_df)

# 2. Create a DataFrame from a NumPy array.
array_data = np.array([[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]])
array_df = pd.DataFrame(array_data, columns=['A', 'B', 'C'])
display(array_df)

# 3. Construct a DataFrame from a Python dictionary.
dict_data = {'A_': [1, 2, 3], 'B_': [4, 5, 6], 'C_': [7, 8, 9]}
dict_df = pd.DataFrame(dict_data)
display(dict_df)
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 1
import pandas as pd
import numpy as np

# 1. Read data from a CSV file.
file_path = 'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/8f74b411-aed3-4916-8a1a-b25629653d8e/4/dataframe.csv'
csv_df = ___
display(csv_df)

# 2. Create a DataFrame from a NumPy array.
array_data = np.array([[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]])
array_df = ___
display(array_df)

# 3. Construct a DataFrame from a Python dictionary.
dict_data = {'A_': [1, 2, 3], 'B_': [4, 5, 6], 'C_': [7, 8, 9]}
dict_df = ___
display(dict_df)

Pergunte à IA

expand
ChatGPT

Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo

We use cookies to make your experience better!
some-alt