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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Desafio 4: Alterando DataFrame | Pandas
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
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Conteúdo do Curso

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

1. Python
IntroduçãoDesafio 1: Compreensão de ListaDesafio 2: Manipulação de StringsDesafio 3: Manipulação de DicionárioDesafio 4: Laços AninhadosDesafio 5: ClassesPerguntas Teóricas
2. NumPy
Desafio 1: Criação de ArrayDesafio 2: Manipulação de ArrayDesafio 3: Insights EstatísticosDesafio 4: Tratamento de Valores AusentesDesafio 5: Ordenação de SubarranjoQuestões Teóricas
3. Pandas
Desafio 1: Criação de DataFrameDesafio 2: Agrupamento de DadosDesafio 3: Indexação e MultiIndexaçãoDesafio 4: Alterando DataFrameDesafio 5: Iterando Sobre DadosQuestões Teóricas
4. Matplotlib
Desafio 1: Fundamentos da Construção de GráficosDesafio 2: Outros Tipos de GráficosDesafio 3: SubtramasDesafio 4: Personalizando GráficosDesafio 5: Adicionando Texto aos GráficosQuestões Teóricas
5. Seaborn
Desafio 1: Visualizando DistribuiçõesDesafio 2: Explorando Dados CategóricosDesafio 3: Gráficos RelacionaisDesafio 4: Gráficos de RegressãoDesafio 5: Gráficos de MatrizQuestões Teóricas
6. Estatísticas
Desafio 1: Probabilidades e DistribuiçõesDesafio 2: Teorema de BayesDesafio 3: Teste de HipótesesDesafio 4: Intervalos de ConfiançaDesafio 5: CorrelaçãoQuestões Teóricas
7. Scikit-learn
Desafio 1: Escalonamento de DadosDesafio 2: Criação de Modelo BásicoDesafio 3: PipelinesDesafio 4: Validação CruzadaDesafio 5: Ajuste de HiperparâmetrosQuestões Teóricas

bookDesafio 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:

  1. Adicione uma nova coluna a um DataFrame com os valores Engenheiro, Médico e Artista.
  2. Renomeie colunas em um DataFrame. Altere a coluna Nome para Nome Completo e a coluna Idade para Idade (anos).
  3. Remova uma coluna Cidade de um DataFrame.
  4. Ordene um DataFrame com base na coluna Idade (em ordem decrescente).
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 4
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bookDesafio 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.

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  1. Adicione uma nova coluna a um DataFrame com os valores Engenheiro, Médico e Artista.
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  3. Remova uma coluna Cidade de um DataFrame.
  4. Ordene um DataFrame com base na coluna Idade (em ordem decrescente).
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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.

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  • 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.

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  2. Renomeie colunas em um DataFrame. Altere a coluna Nome para Nome Completo e a coluna Idade para Idade (anos).
  3. Remova uma coluna Cidade de um DataFrame.
  4. Ordene um DataFrame com base na coluna Idade (em ordem decrescente).
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