Desafio 4: Alterando DataFrame

O Pandas oferece uma ampla gama de ferramentas que permitem a fácil modificação tanto dos dados quanto da estrutura dos DataFrames. Essas capacidades são essenciais porque:

Limpeza de Dados: Conjuntos de dados do mundo real frequentemente são desorganizados. A capacidade de transformar e limpar os dados garante que eles estejam preparados para análise.
Versatilidade: Frequentemente, a estrutura de um conjunto de dados pode não estar alinhada com os requisitos de uma tarefa específica. Ser capaz de remodelar os dados pode ser um salvador.
Eficiência: Modificações diretas em DataFrames, em oposição à criação de novos, podem economizar memória e melhorar o desempenho.

Tornar-se familiar com as técnicas para alterar dados e a estrutura dos DataFrames é um passo chave para se tornar proficiente com o Pandas.

Tarefa

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Explore o poder do Pandas para alterar dados e a estrutura de DataFrames:

Adicione uma nova coluna a um DataFrame com os valores Engenheiro, Médico e Artista.
Renomeie colunas em um DataFrame. Altere a coluna Nome para Nome Completo e a coluna Idade para Idade (anos).
Remova uma coluna Cidade de um DataFrame.
Ordene um DataFrame com base na coluna Idade (em ordem decrescente).

Solução

import pandas as pd

# Sample DataFrame

df = pd.DataFrame({

'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],

'Age': [25, 30, 35],

'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']

})

# 1. Add a new column to a DataFrame.

df['Occupation'] = ['Engineer', 'Doctor', 'Artist']

display(df)

print('-' * 40)

# 2. Rename columns in a DataFrame.

renamed_df = df.rename(columns={'Name': 'Full Name', 'Age': 'Age (years)'})

display(renamed_df)

print('-' * 40)

# 3. Drop a column from a DataFrame.

reduced_df = renamed_df.drop('City', axis=1)

display(reduced_df)

print('-' * 40)

# 4. Sort a DataFrame based on a specific column.

sorted_df = reduced_df.sort_values(by='Age (years)', ascending=False)

display(sorted_df)

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Seção 3. Capítulo 4

import pandas as pd

# Sample DataFrame

df = pd.DataFrame({

'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],

'Age': [25, 30, 35],

'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']

})

# 1. Add a new column to a DataFrame.

df['Occupation'] = ___

display(df)

print('-' * 40)

# 2. Rename columns in a DataFrame.

renamed_df = ___

display(renamed_df)

print('-' * 40)

# 3. Drop a column from a DataFrame.

reduced_df = ___

display(reduced_df)

print('-' * 40)

# 4. Sort a DataFrame based on a specific column.

sorted_df = ___

display(sorted_df)

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