<jupyter_start><jupyter_text>Python para Análise de Dados<jupyter_code>import pandas as pd<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>* Lendo uma base de dados no formtao .csv* O parâmetro sep é usado para definir qual o separador entre os dados* O parâmetro header informa em qual linha está minhas colunas ou se elas não existem* Se não existe colunas (Header = nome) o pandas dará um nome para cada atributo da base<jupyter_code>arquivo = 'kc_house_data.csv'
dataset = pd.read_csv(arquivo, sep=',', header=0)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>* Imprimindo o tipo da variável dataset* Dataframe é uma estrutura de dados onde linhas podem ter colunas de diferentes tipos<jupyter_code>type(dataset)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>* Método head() imprime as 5 linhas iniciais do dataframe<jupyter_code>dataset.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>* O parâmetro index_col informa  coluna na qual o dataframe será indexado<jupyter_code>dataset = pd.read_csv(arquivo, sep=',', index_col= 'date')
dataset.head()
dataset = pd.read_csv(arquivo, sep=',', usecols=['id', 'date', 'price', 'bedrooms'])
dataset.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>* Imprimindo as 100 primeiras linhas do dataframe<jupyter_code>dataset.head(100)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>* Atributo columns retorna o nome das colunas do dataframe<jupyter_code>dataset.columns<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>* método count() retorna a quantidade de linhas de todas as colunas<jupyter_code>dataset.count()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>* Método describe() exibe informações estatísticas da base de dados* Várias informações como desvio padrão, média, valor mínimo e valor máximo de colunas<jupyter_code>dataset.describe()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>* Imprime as 5 últimas linhas<jupyter_code>dataset.tail()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>* Imprime uma amostra aleatória do dataset<jupyter_code>dataset.sample(5)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>* Retorna um formato de tupla - quantidade de linhas e colunas do dataset<jupyter_code>dataset.shape<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>* Imprime informações sobre cplunas e usa de memória<jupyter_code>dataset.info()<jupyter_output><class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 21613 entries, 0 to 21612
Data columns (total 4 columns):
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