Se tivermos um DataFrame chamado `products` com quatro colunas: `'id'`, `'name'`, `'type'` e `'price'`, como extrairíamos corretamente as colunas `'name'` e `'price'`?

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.

Quiz: Extraindo Colunas

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Quiz: Extraindo Colunas