Aula 04 – Instalando o pandas

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Python e Scikit-learn

Instalando o Pandas.

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Link da documentação oficial do Sklearn:

https://scikit-learn.org/stable/

Instalando o pandas

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Na aula passada geramos alguns gráficos, mas não falamos muito sobre eles e a interpretação deles.

Mais adiante, em outra aula, vamos dá uma olhada melhor em como interpretar esses gráficos.

Seguindo então.

A imagem abaixo mostra as bibliotecas python que usaremos para análise de dados, aprendizado de máquina e plotagem de gráficos e como elas se relacionam.

Ferramentas python para análise de dados, aprendizado de máquina e plotagem de gráficos.

Ferramentas python para análise de dados, aprendizado de máquina e plotagem de gráficos.

Fazendo um resumo sobre essas bibliotecas

O scikit-learn — ou sklearn —  é uma biblioteca para criação de modelos supervisionados e não-supervisionados em Python para aprendizado de máquina, projetado para interagir com as bibliotecas Python numéricas e científicas NumPy e SciPy.

O matplotlib, que já instalamos e usamos na aula passada, é uma biblioteca de plotagem de gráficos em Python.

O Pandas é outra biblioteca python que fornece ferramentas de análise de dados e estruturas de dados de alta performance e fáceis de usar.

Com o Pandas você pode lidar facilmente com séries e tabelas, organizando, filtrando e fazendo várias manipulações nos dados.

A estrutura de dados Data Frame, fornecida pelo Pandas, é muito prática para lidar com dados, bem melhor e mais fácil do que usar as estruturas disponíveis por padrão no python(Lista, Tupla, Dicionário, etc.).

No R existe essa mesma estrutura (DataFrame) na propria biblioteca padrão dele.

Instalando o Pandas

Para instalar o pandas na IDE anaconda use:

conda install pandas

Para desinstalar:

conda uninstall pandas

Para instalar o pandas normalmente com o pip:

python -m pip install pandas

Ou

python -m pip3 install pandas

Para desinstalar:

python -m pip uninstall pandas

O Pandas trabalha com três estruturas de dados:

  • Series
  • DataFrame
  • Panel (Descontinuado)

Essas estruturas de dados são construídas sobre o array Numpy, o que significa que elas são rápidas.

Dimensão e Descrição

A melhor maneira de pensar sobre essas estruturas de dados é que a estrutura de dados de maior dimensão é um contêiner de sua estrutura de dados de menor dimensão.

Exemplo, DataFrame é um contêiner de Series e Panel é um contêiner de DataFrame.

Estrutura de dados dimensão Descrição
Series 1 1D array homogêneo rotulado, tamanho imutável.
Data Frames 2 Estrutura tabular de tamanho geral, identificável, 2D e mutável, com colunas de tipos heterogêneos.
Panel 3 Array geral com dimensionamento 3D e tamanho mutável.

Construir e lidar com dois ou mais arrays dimensionais é uma tarefa tediosa, o que leva o usuário a considerar a orientação do conjunto de dados ao escrever funções.

Mas, usando estruturas de dados do Pandas, o esforço mental do usuário é reduzido.

Por exemplo, com dados tabulares (DataFrame) é mais semanticamente útil pensar no índice (as linhas) e nas colunas em vez do eixo 0 e eixo 1.

Series

Série é uma matriz unidimensional como estrutura com dados homogêneas.

Por exemplo, a série a seguir é uma coleção de inteiros 10, 23, 56,…

10 23 56 17 52 61 73 90 26 72

Pontos chave

  • Dados homogêneos
  • Tamanho imutável
  • Valores de dados mutáveis

DataFrame

O DataFrame é um array bidimensional para dados heterogêneos. Por exemplo:

Nome idade Gênero classificação
Maria 32 Mulher 3.45
Pedro 28 Homem 4.6
Marcos 45 Homem 3.9
Lia 38 Mulher 2.78

A tabela representa os dados de uma equipe de vendas de uma organização com sua classificação geral de desempenho.

Os dados são representados em linhas e colunas.

Cada coluna representa um atributo e cada linha representa uma pessoa.

Tipo de dados de colunas

Os tipos de dados das quatro colunas são os seguintes:

Coluna Tipo
Nome String
Idade Integer
Gênero String
Classificação Float

Pontos chave

  • Dados heterogêneos
  • Tamanho Mutável
  • Dados mutáveis

Painel (Foi descontinuado)

Painel era uma estrutura de dados tridimensional para dados heterogêneos.

Agora, ao invés do painel, é usado o MultiIndex no DataFrame.

MultiIndex é um objeto de índice multinível ou hierárquico para objetos pandas.

O MultiIndex funciona como um contêiner de DataFrames.

Pontos chave

  • Dados heterogêneos
  • Tamanho Mutável
  • Dados mutáveis

Transformando o iris dataset em um DataFrame

Será muito útil transformar a base de dados das íris das flores em um Dataframe.

Para isso, precisaremos do array Numpy, np no código abaixo, e atribuiremos o Dataframe a variável df_iris.


import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
#Carrega o iris dataset em iris
iris = load_iris()
#Cria o DataFrame em df_iris utilizando um numpy array (np)
df_iris = pd.DataFrame(np.column_stack((iris.data, iris.target)), columns = iris.feature_names + ['target'])
df_iris.describe()

Veja como transformar o iris dataset em um DataFrame foi útil, o resultado de um comando super simples, o df_iris.describe() trouxe várias informações importantes sobre a base.

 

Com isso, os dados ficam em um formato mais compatível para análise, para contruções de modelos preditivos, classificadores, machine learning, enfim.

Veja um exemplo de como transformar o iris dataset em um DataFrame pode ser útil, veja o resultado de um comando super simples, o df_iris.describe():

Resultado do describe no dataframe do iris dataset

Resultado do describe no dataframe do iris dataset

Temos a contagem(count), mean é a média, std é desvio padrão, min e max são os valores mínimo e máximo, o 25%, 50% e 75% são os percentis, que são medidas que dividem a amostra (por ordem crescente dos dados) em 100 partes, cada uma com uma percentagem de dados aproximadamente igual.

Na próxima aula veremos o Pandas na prática.

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Obrigado, até a próxima e bons estudos. 😉

 

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