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Como funciona a biblioteca pandas?
A biblioteca Pandas cuida de toda a parte de se conectar e carregar as informações para o nosso ambiente de programação. O outro parâmetro sep utilizado, trata-se do separador dos dados, que como nesse nosso exemplo trata-se de um arquivo de extensão . csv pode apresentar diferentes tipos de separadores.
O que são pandas Scikit Learn e NumPy?
Scikit-learn é um módulo Python para Machine Learning. Ele fornece um conjunto de algoritmos de aprendizagem de máquina comum aos usuários através de uma interface consistente. Scikit-learn ajuda a implementar rapidamente algoritmos em seu conjunto de dados.
Como manipular DataFrame pandas?
Nós podemos utilizar uma função apply() e ela se aplicará a todo o dataframe (ou a uma série particular). Isso ajuda a modificar os dados de acordo com a condição de uma maneira muito flexível. Vamos ver um exemplo simples, aqui temos um dataframe e uma das colunas tem marcas que queremos converter em uma porcentagem.
Para que serve Scikit-learn?
O Scikit-Learn fornece ferramentas importantes para os vários momentos do ciclo de projetos de Machine Learning, como: Datasets: disponibiliza alguns datasets que podem ser baixados para o projeto com poucos comandos, como o dataset Iris, um dos mais conhecidos da área de reconhecimento de padrões.
Como agrupar dados no Pandas?
O Pandas oferece duas funções muito úteis que podemos usar para agrupar nossos dados. resample() – Esta função é usada principalmente para dados de série temporal. É um método de conveniência para conversão de frequência e reamostragem de séries temporais.
Como manipular dados no Python?
# 2 – Função apply() É uma das funções mais usadas para manipular dados e criar novas variáveis. Através de uma função, apply() retorna um valor depois de ler cada linha/coluna de uma tabela de dados. A função pode ser padrão ou definida pelo usuário.