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O que é biblioteca pandas?
Pandas é uma biblioteca para uso em Python, open-source e de uso gratuito (sob uma licença BSD), que fornece ferramentas para análise e manipulação de dados.
O que é pandas profiling?
Pandas Profiling é uma biblioteca open source, disponível no Github, baseada nos principais pacotes citados anteriormente, que permite a elaboração de análises exploratórias com códigos simples.
O que é um data frame?
São objetos de duas dimensões, no qual cada coluna pode possuir um tipo primário diferente. São utilizados para armazenar bases de dados.
Como usar pandas no Python?
A chamada padrão é feita apenas assim: import pandas, no entanto nós vamos utilizar da seguinte forma: import pandas as pd. Vamos fazer dessa maneira, pois é uma forma de facilitar a escrita dos códigos utilizando essa biblioteca, pois por padrão temos que escrever pandas. (comando desejado).
Para que serve o Sklearn?
A Scikit-Learn é uma biblioteca Python para trabalhar com Machine Learning, com ela já estão implementados diversos métodos, algoritmos e técnicas bem interessantes que simplificam a vida do desenvolvedor.
O que é 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.
O que é um data frame Python?
Pandas DataFrame é uma estrutura de dados bidimensional com os dados alinhados de forma tabular em linhas e colunas, mutável em tamanho e potencialmente heterogênea, semelhantemente a uma pasta de trabalho do MS-EXCEL.
Como fazer data Frame R?
Há diversas formas de criar uma coluna nova em um data. frame . O principal segredo é o seguinte: faça de conta que a coluna já exista, selecione ela com $ , [,] ou [[]] e atribua o valor que deseja. Para ilustrar, vamos adicionar ao nosso data.
Para que serve o TensorFlow?
O TensorFlow é uma plataforma completa de código aberto para machine learning. Ele tem um ecossistema abrangente e flexível de ferramentas, bibliotecas e recursos da comunidade que permite aos pesquisadores levar adiante ML de última geração e aos desenvolvedores criar e implantar aplicativos com tecnologia de ML.
Como usar a biblioteca Numpy?
O primeiro passo antes de iniciar é instalar a biblioteca, para isso basta ir até o anaconda prompt (caso você tenha o Jupyter instalado) e digitar pip install numpy. Feito isso podemos iniciar o código importado a biblioteca com o comando import numpy as np. Agora já podemos começar!