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Aprenda Visualizando os Dados | Analisando os Dados
Primeiros Passos com Pandas
course content

Conteúdo do Curso

Primeiros Passos com Pandas

Primeiros Passos com Pandas

1. Os Primeiros Passos
2. Lendo Arquivos no Pandas
3. Analisando os Dados

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Visualizando os Dados

Para visualizar as primeiras linhas de um conjunto de dados, podemos utilizar o método head(). Este método aceita um inteiro como argumento, que especifica o número de linhas a serem exibidas (por padrão, mostra as primeiras 5 linhas). Vamos dar uma olhada nas primeiras 10 linhas do nosso conjunto de dados:

Se quisermos ver as últimas linhas de um DataFrame, podemos usar o método tail(). Ele funciona de forma semelhante ao método head():

Outro método útil para explorar DataFrames é sample(). Este método busca registros aleatórios de um DataFrame. Por padrão, ele recupera um único registro aleatório, a menos que especificado de outra forma.

Tarefa

Swipe to start coding

Você tem um dataframe chamado wine_data.

  1. Extraia as primeiras 10 linhas deste DataFrame.
  2. Recupere as últimas 15 linhas deste DataFrame.
  3. Selecione uma amostra aleatória de 12 linhas deste DataFrame.

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 3. Capítulo 1
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Visualizando os Dados

Para visualizar as primeiras linhas de um conjunto de dados, podemos utilizar o método head(). Este método aceita um inteiro como argumento, que especifica o número de linhas a serem exibidas (por padrão, mostra as primeiras 5 linhas). Vamos dar uma olhada nas primeiras 10 linhas do nosso conjunto de dados:

Se quisermos ver as últimas linhas de um DataFrame, podemos usar o método tail(). Ele funciona de forma semelhante ao método head():

Outro método útil para explorar DataFrames é sample(). Este método busca registros aleatórios de um DataFrame. Por padrão, ele recupera um único registro aleatório, a menos que especificado de outra forma.

Tarefa

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Você tem um dataframe chamado wine_data.

  1. Extraia as primeiras 10 linhas deste DataFrame.
  2. Recupere as últimas 15 linhas deste DataFrame.
  3. Selecione uma amostra aleatória de 12 linhas deste DataFrame.

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