`pandas` oferece o método prático `mean()` que calcula a **média** de todos os valores para cada coluna.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
```

Você também pode usar o mesmo método para determinar o valor médio de uma coluna específica:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
```

`pandas` também fornece o método `mode()`, que identifica o **valor que ocorre com mais frequência** em cada coluna.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
```

Para encontrar a moda de uma coluna específica, o mesmo método é usado:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
```

Outro método útil no `pandas` é `describe()`.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
```

Este método fornece uma **visão geral de várias métricas** do conjunto de dados, incluindo:
- Número total de entradas;
- Valor médio ou média;
- Desvio padrão;
- Os valores mínimo e máximo;
- Os percentis de 25%, 50% (mediana) e 75%.

Pandas é uma biblioteca extremamente amigável para análise de dados. Também é projetada para lidar com grandes conjuntos de dados, usando estruturas de dados como DataFrame e Series. Isso a torna uma ferramenta inestimável para Ciência de Dados. Neste guia, você se familiarizará com uma variedade de funções estatísticas, incluindo como encontrar correlações, modas, medianas e valores máximos e mínimos dentro de um conjunto de dados. Você também aprenderá a lidar com valores ausentes e manipular valores específicos, bem como como removê-los.

Nesta seção, exploraremos os fundamentos das estruturas Series e DataFrame. Você também aprenderá sobre as distinções entre esses dois tipos de estruturas.

Os dados podem ser obtidos em vários formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML e mais. Com o Pandas, você não está limitado a um único formato — você pode trabalhar com dados em uma variedade de tipos de arquivos. Neste capítulo, vamos nos concentrar especificamente nos formatos CSV e TXT.

Aqui, você aprenderá a processar dados brutos removendo informações desnecessárias e gerenciando valores nulos em um conjunto de dados.

Descrevendo os Dados

Solução