Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Aprenda Tipos de Dados | Breve Introdução
Pré-processamento de Dados

Deslize para mostrar o menu

book
Tipos de Dados

A principal ferramenta que usaremos para manipular dados é o pandas. Podemos começar imediatamente carregando os dados:

12345
import pandas as pd df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/9c23bf60-276c-4989-a9d7-3091716b4507/datasets/penguins.csv') print(df.head())
copy

Como você sabe, cada conjunto de dados pode conter muitos tipos de dados diferentes, por exemplo, numéricos (inteiros, números de ponto flutuante), cadeias de caracteres (str) e data/hora (datetime). Para descobrir que tipo de dado uma coluna possui, você pode usar a propriedade .dtypes:

12345
import pandas as pd df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/9c23bf60-276c-4989-a9d7-3091716b4507/datasets/penguins.csv') print(df.dtypes)
copy

Digamos que você tenha uma coluna com valores numéricos, mas em formato de string, e queira mudar o tipo de dado para numérico. Para fazer isso, utilize o método .astype():

python
Tarefa

Swipe to start coding

Leia o conjunto de dados penguins.csv e altere o tipo de dado na coluna body_mass_g de float para int.

Não modifique o código inicial, apenas substitua os espaços ___ pelo código correto.

Depois de concluir essa tarefa, clique no botão abaixo do código para verificar sua solução.

Solução

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 1. Capítulo 1

Pergunte à IA

expand
ChatGPT

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

book
Tipos de Dados

A principal ferramenta que usaremos para manipular dados é o pandas. Podemos começar imediatamente carregando os dados:

12345
import pandas as pd df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/9c23bf60-276c-4989-a9d7-3091716b4507/datasets/penguins.csv') print(df.head())
copy

Como você sabe, cada conjunto de dados pode conter muitos tipos de dados diferentes, por exemplo, numéricos (inteiros, números de ponto flutuante), cadeias de caracteres (str) e data/hora (datetime). Para descobrir que tipo de dado uma coluna possui, você pode usar a propriedade .dtypes:

12345
import pandas as pd df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/9c23bf60-276c-4989-a9d7-3091716b4507/datasets/penguins.csv') print(df.dtypes)
copy

Digamos que você tenha uma coluna com valores numéricos, mas em formato de string, e queira mudar o tipo de dado para numérico. Para fazer isso, utilize o método .astype():

python
Tarefa

Swipe to start coding

Leia o conjunto de dados penguins.csv e altere o tipo de dado na coluna body_mass_g de float para int.

Não modifique o código inicial, apenas substitua os espaços ___ pelo código correto.

Depois de concluir essa tarefa, clique no botão abaixo do código para verificar sua solução.

Solução

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 1. Capítulo 1
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Sentimos muito que algo saiu errado. O que aconteceu?
some-alt