Descubra o que é e o porquê de tantos programadores utilizarem a Biblioteca Pandas

A biblioteca Pandas é uma ferramenta para uso da linguagem Python, de código aberto e gratuita. Esse software é utilizado para a análise e limpeza de dados, bem como construção de gráficos e manipulação de tabelas.

O Python é muito utilizado para lidar com grandes estruturas de dados, por conta de pacotes como a biblioteca Pandas. Eles auxiliam o programador a trabalhar com áreas como machine learning, cibersegurança, data mining, data science,programação web, entre outros.

É justamente por isso que a biblioteca Pandas a é essencial - e até recomendada - para quem deseja começar a analisar dados de maneira otimizada, pois a ferramenta é intuitiva, de fácil acesso e versátil.

Se você é iniciante no mundo da programação e tem pouco contato com a linguagem Python, não se preocupe! Neste artigo vamos explicar tudo sobre a biblioteca Pandas. Confira nossos tópicos a seguir:

• O que é a Biblioteca Pandas?
• Quais são as funcionalidades da Biblioteca Pandas para os usuários?
• Quais as vantagens em utilizar a Biblioteca Pandas?
•  Como importar e instalar a Biblioteca Pandas?
• Por onde começar a utilizar a Biblioteca Pandas?
  

O que é a Biblioteca Pandas?

A biblioteca Pandas é uma biblioteca Python para análise de dados. Seu nome é derivado do termo “dados de painel” (panel data), um termo econométrico utilizado para se referir a conjuntos de dados estruturados multidimensionais. Ela possui código aberto e uso gratuito (sob uma licença BSD).

O Pandas é construído com base em duas bibliotecas mais famosas do Python: matplotlib, para visualização de dados, e NumPy para operações matemáticas. O Pandas é uma união dessas bibliotecas, permitindo que você acesse muitos dos métodos de matplotlib e NumPy com menos código.

A biblioteca Pandas é conhecida por sua alta produtividade e alto desempenho. Ela é bastante popular porque torna a importação e a análise de dados muito mais fácil.

Antes da criação do Pandas, a maioria dos analistas usava Python para a preparação de dados e, em seguida, mudava para outra linguagem de programação mais específica para lidar com Big Data (como a linguagem R) para executar o restante do fluxo de trabalho.

O Pandas introduziu dois novos tipos de objetos de armazenamento de dados que facilitam as tarefas analíticas e eliminaram a necessidade de troca de ferramentas: Panda Series, que tem uma estrutura em forma de lista, e DataFrames, que tem uma estrutura tabular.

Por isso, essa biblioteca é uma virada de jogo quando se trata de analisar dados com Python e é uma das ferramentas preferidas e amplamente utilizadas na manipulação e análise de dados, se não a mais usada.

O ponto interessante sobre a biblioteca Pandas é que ela pega dados (como um arquivo CSV, TSV ou um banco de dados SQL) e cria um objeto Python com linhas e colunas chamado DataFrame, que se parece muito com uma tabela em um software estatístico (como o Excel, por exemplo).

Os programas Pandas podem ser escritos em qualquer editor de texto simples, como notepad, notepad ++, entre outros, e salvos com uma extensão .py. Para começar a criar códigos com a Pandas, é necessário ter o Python instalado no sistema.

Seu criador, Wes McKinney, começou a trabalhar com pandas em 2008 enquanto estava na AQR Capital Management devido à necessidade de uma ferramenta flexível de alto desempenho para realizar análises quantitativas de dados financeiros.

Com o tempo, o Pandas se tornou uma das bibliotecas Python mais populares, e possui uma comunidade de colaboradores extremamente ativa.

Por isso, para qualquer um que queira aprender sobre data science, deep learning, machine learning, ou seguir uma carreira como cientista de dados, conhecer a biblioteca Pandas é fundamental.

Quais são as funcionalidades da Biblioteca Pandas para os usuários?

A biblioteca Pandas traz diversos recursos para o programador.

O Pandas vem com um conjunto de opções e configurações alteráveis ​​pelo usuário. Eles podem aumentar muito a produtividade, pois permitem que você personalize o ambiente do Pandas exatamente de acordo com suas preferências.

Podemos, por exemplo, alterar algumas das configurações de exibição do Pandas para alterar quantas linhas e colunas são mostradas e com que precisão os números de ponto flutuante são exibidos.

A biblioteca oferece várias maneiras de remodelar e reestruturar os DataFrames. Esses métodos variam de simples e fáceis até poderosos e complexos.

A transposição é o mais fácil de todos eles. Ela troca as linhas de um DataFrame por suas colunas. Se você tiver 5.000 linhas e 10 colunas e, em seguida, transpor seu DataFrame, terá 10 linhas e 5.000 colunas.

Também podemos combinar DataFrames. A concatenação é o método mais conhecido de combinação de DataFrames, e pode ser feita horizontal ou verticalmente.

Imagine que você tenha um grande conjunto de dados em formato CSV. Faz sentido dividi-lo em vários arquivos para facilitar o manuseio (essa é uma prática comum para grandes conjuntos de dados, conhecida como fragmentação).

Ao carregá-lo no Pandas, você pode concatenar verticalmente o DataFrame de cada CSV para criar um único grande DataFrame para todos os dados. Por exemplo, se tivermos 3 fragmentos, cada um com 5 milhões de linhas, depois de empilhá-los verticalmente, nosso DataFrame é de 15 milhões de linhas.

O Pandas também é ótimo para trabalhar com dados de tempo. Sempre que você estiver lidando com qualquer coisa relacionada a informações de data e hora do mundo real, a biblioteca Datetime é a melhor opção. E para nossa sorte, o Pandas também vem com funcionalidade para usar objetos Datetime.

Ele convenientemente possui uma função chamada to_datetime () que pode compactar e converter várias colunas DataFrame em um único objeto Datetime. Assim que estiver neste formato, você terá toda a flexibilidade da biblioteca Datetime à sua disposição.

Por fim, podemos facilmente mapear as informações com Pandas. O mapeamento é um truque interessante que ajuda a organizar dados categóricos. Imagine, por exemplo, que temos um enorme DataFrame com milhares de linhas onde uma das colunas contém itens que desejamos categorizar.

Isso pode simplificar muito a elaboração de modelos de aprendizado de máquina e a visualização dos dados de maneira eficaz.

Quais as vantagens em utilizar a Biblioteca Pandas?

A biblioteca Pandas possui diversos benefícios quando comparada a outras estruturas da linguagem Python.

Por ser criada com o intuito de atender às demandas no setor financeiro, o Pandas fornece séries temporais, o que auxilia o programador a criar e manusear dados indexados por um longo período.

Como mencionamos no início do nosso artigo, o Pandas é uma ferramenta intuitiva e versátil. Sendo assim, é muito simples acessar e aprender a utilizar a biblioteca.

Ligado a isso, a visualização de dados se torna muito eficiente e rápida, pois o software está linkado a algumas aplicações da biblioteca matplotlib.

Como importar e instalar a Biblioteca Pandas?

A maneira mais fácil de instalar a biblioteca Pandas é utilizando o comandopip, o sistema de gerenciamento de pacotes padrão de instalação do Python.

Primeiro de tudo, você precisa estar com o Python já instalado na máquina. Depois, você deve ir para o prompt de comando. Vá na barra de pesquisa em sua área de trabalho e pesquise cmd.

Um aplicativo chamado prompt de comando deve aparecer. Clique para iniciá-lo. Então, digite o comando “pip install pandas”. Aí, é só esperar que os downloads acabem e, quando terminar, você poderá executar o Pandas dentro de seus programas Python no Windows.

Por onde começar a utilizar a Biblioteca Pandas?

Com a instalação do Pandas finalizada, você deve importar um pacote para o ambiente de programação com o comando “import” e adicionar um nickname para ele, chamado de pd, para não ter que digitar o nome Pandas ao longo do código.

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