Noções Básicas de Data Wrangling em Python | CURSO GRATUITO

A disputa de dados em Python é o processo de preparação, limpeza e transformação de dados brutos em um formato mais estruturado e utilizável para análise. É essencial no fluxo de trabalho de análise de dados, pois os dados do mundo real costumam ser confusos e desorganizados. A organização de dados ajuda a garantir que os dados sejam precisos, consistentes e adequados para análises ou modelagem adicionais.

Os principais aspectos da disputa de dados em Python incluem:

• A limpeza de dados envolve identificar e tratar inconsistências de dados, erros e valores ausentes. As tarefas típicas incluem a remoção de registros duplicados, o preenchimento de valores ausentes e a correção de erros de entrada de dados.
• Transformação de dados: Os dados muitas vezes precisam ser transformados para serem mais adequados para análise. Isso pode envolver a conversão de tipos de dados, a agregação de dados e a criação de novos recursos ou variáveis.
• Filtragem de dados: a filtragem de dados permite extrair subconjuntos específicos de dados que são relevantes para sua análise ou pesquisa. Isso pode ser feito com base em certas condições ou critérios.
• Remodelação de dados: Os dados podem precisar ser remodelados para se ajustarem ao formato de análise desejado. Isso pode envolver dinamizar dados, mesclar conjuntos de dados ou dividir dados em várias tabelas.
• Tratamento de dados de série temporal: para dados de série temporal, a preparação de dados em Python permite tarefas como reamostragem, indexação baseada em tempo e tratamento de intervalos de tempo.
• Visualização de dados: embora não seja estritamente parte da disputa de dados, a visualização dos dados pode ser crucial para a compreensão de seus padrões e para a tomada de decisões informadas durante o processo de disputa.

Python fornece bibliotecas poderosas como Pandas, NumPy e Matplotlib que simplificam bastante as tarefas de organização de dados. Os Pandas, em particular, são amplamente utilizados para manipulação e análise de dados, oferecendo uma variedade de funções e métodos para limpeza, filtragem, agrupamento e remodelagem de dados.

Dominar a organização de dados em Python é fundamental para analistas de dados, cientistas de dados e qualquer pessoa que trabalhe com dados, pois garante a integridade dos dados e prepara a base para análises de dados significativas e precisas.