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

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Crie um DataFrame do Pandas usando três métodos diferentes:

Leia dados de um arquivo CSV.
Crie um DataFrame a partir de um array NumPy. Os nomes das colunas devem ser A, B e C.
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)

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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)

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