A ciência de dados é um campo multidisciplinar que combina elementos de várias áreas como matemática, estatística e ciência da computaçãos. Ela visa descobrir padrões, tendências e anomalias escondidas em grandes quantidades de dados (“Big Data”) através de técnicas de modelagem e análise. A ciência de dados se relaciona intensamente com vários campos da inteligência artificial, principalmente com machine learning. Modelos de machine learning são muito usados em ciência de dados para realizar previsões, classificações e extrair padrões.
Para desenvolvedores Python, pandas é a biblioteca fundamental para tarefas de ciência de dados, oferecendo funcionalidades poderosas para manipulação e análise de dados.
O que é pandas e qual é sua relação com a ciência de dados?
Pandas é um pacote Python de código aberto desenvolvido para ser o bloco de construção fundamental de alto nível para análise de dados. Além disso, ele tem o objetivo de se tornar a ferramenta de análise/manipulação de dados de código aberto mais poderosa e flexível disponível (aqui).
Pandas foi projetado especificamente para trabalhar com dados estruturados, geralmente representados em um formato tabular, como planilhas e tabelas. A biblioteca fornece funcionalidades para análises e manipulações de dados rápidas e flexíveis. Elas foram desenvolvidas especificamente para tornar o trabalho com dados relacionais ou rotulados fácil e intuitivo.
Outra grande vantagem do pandas para a ciência de dados é sua fácil integração com outras bibliotecas Python essenciais para a área como NumPy e Matplotlib.
Pandas possui duas estruturas de dados principais: séries e DataFrame. Séries são objetos equivalentes a matrizes unidimensionais. Eles conseguem armazenar dados de vários tipos (números, strings, datas, etc.) com um índice associado. DataFrame é um objeto com estrutura tabular bidimensional com linhas e colunas, como uma planilha. Cada coluna de um DataFrame é uma série.
Estrutura de um DataFrame pandas (fonte).
Por que usar pandas?
O pandas é um pacote muito eficiente para tarefas de limpeza, manipulação e transformação de dados. Ele possui suporte para dados de vários formatos (CSV, Excel, JSON, etc.). Além disso, o pandas tem suporte para remodelação e agregação de dados e cálculos estatísticos exploratórios (média, mediana, etc.). Ele também fornece ferramentas para preparação de dados para machine learning incluindo engenharia e manipulação de recursos, codificação de dados categóricos, redimensionamento e normalização.
Algumas características do pandas
O Pandas fornece um rico conjunto de funções para tarefas de ciência de dados. Entre elas estão:
- Filtros, classificações e seleções: pandas permite selecionar, filtrar e classificar dados com base em critérios específicos.
- Eixos rotulados: linhas e colunas dos conjuntos de dados podem ter rótulos.
- Mutabilidade: os dados podem ser adicionados, modificados e excluídos facilmente.
- Tratamento de dados ausentes: lida com dados ausentes sem problemas.
- Mesclas e combinações: pandas fornece maneiras flexíveis de combinar conjuntos de dados.
- Recursos de séries temporais: pandas possui ferramentas para trabalhar com datas e dados de séries temporais.
- Criação de visualizações de dados (histogramas, gráficos de dispersão, etc.) para explorar tendências e padrões.
No próximo post, exploraremos alguns desses recursos em código.
