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## Por que usar Pandas?

`pandas` é uma biblioteca Python projetada para processamento e análise de dados. Dominar esta biblioteca é benéfico tanto para **cientistas de dados** quanto para **analistas de dados**. Com `pandas`, você pode classificar, filtrar, modificar e visualizar seus dados, além de calcular estatísticas úteis, permitindo realizar uma análise abrangente.

Para utilizar esta biblioteca, você deve **importá-la**.
```python
# Importing `pandas`
import pandas
```

Para facilitar o uso, é comum importar a biblioteca usando um alias.
```python
# Importing `pandas` with an alias
import pandas as pd
```

Neste caso, `pd` serve como um alias. Assim, ao invocar funções desta biblioteca no futuro, você faria da seguinte forma:
```python
# Importing `pandas` with an alias
import pandas as pd

# Using a function from `pandas`
pd.function()
```

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.

O Que É Pandas?

Por que usar Pandas?

Solução

O Que É Pandas?

Por que usar Pandas?

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