<jupyter_start><jupyter_text>Manipulação de Tabelas<jupyter_code>import pandas as pd


dados = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Data Science/Datas/athlete_events.csv')
print(type(dados))
dados.head()<jupyter_output><class 'pandas.core.frame.DataFrame'><jupyter_text>Mudando nome das colunas<jupyter_code>dados.rename(columns = {'Name':'Nome',
                        'Sex':'Sexo',
                        'Age':'Idade',
                        'Height':'Altura',
                        'Weight':'Massa',
                        'Team':'País',
                        'Games':'Jogos',
                        'City':'Cidade',
                        'Year':'Ano',
                        'Medal':'Medalha',
                        'Sport':'Esporte',
                        'Season':'Temporada'}, inplace = True) #'inplace = True' : não mostra os resultados

dados.describe()

alturas = dados['Altura']
print(type(alturas))
print(alturas.describe())
# print(dados['Medal'])
print(dados['Medal'].value_counts())
print()
print(dados['Cidade'].value_counts())<jupyter_output>Gold      13372
Bronze    13295
Silver    13116
Name: Medal, dtype: int64

London                    22426
Athina                    15556
Sydney                    13821
Atlanta                   13780
Rio de Janeiro            13688
Beijing                   13602
Barcelona                 12977
Los Angeles               12423
Seoul                     12037
Munich                    10304
Montreal                   8641
Mexico City                8588
Helsinki                   8270
Roma                       8119
Tokyo                      7702
Moskva                     7191
Paris                      7169
Berlin                     6506
Amsterdam                  4992
Sochi                      4891
Melbourne                  4829
Vancouver                  4402
Torino                     4382
Stockholm                  4338
Antwerpen                  4292
Salt Lake City             4109
Innsbruck                  3639
Nagano                     3605
Albertville                34[...]<jupyter_text>Excluindo Coluna<jupyter_code>dados.drop('ID', axis=1) #axis=0 -> linha | axis=1 -> coluna | Exclui a coluna 'ID'
dados.drop('Temporada', axis=1)
dados.drop('Jogos', axis=1)
dados.drop('Ano', axis=1)
dados.drop('Event', axis=1)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.09801436417406, 'fraction_numerical': 0.06252640473172792, 'mean_word_length': 1.433710174717369, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 12, '<?xml version=': 0, '>': 14, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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