Python: Pandas
Numpy
NumPy é uma biblioteca do python especializada em computação científica e análise de dados. Ela é usada em diversos tipos de operações que envolvem operações matriciais. Além disso suas matrizes formam a base para outros pacotes, como o pandas e outras voltadas para o cálculo matemático e científico. Numpy foi primeiro lançado por Travis Oliphant em 2006 e tem sido mantido por um grande número de colabores desde então, sob licença BSD.
NumPy, com suas matrizes, apresenta algumas vantagens sobre o cálculo usual com objetos do python, como listas e tuplas. Essas operações são mais rápidas e flexíveis e foram construídas de forma a evitar a necessidade da realização de laços (loops ). Ela contém métodos voltados para operações da álgebra linear, geração de números aleatórios e transformadas de Fourier, além da interface voltada para a conexão com as linguagens C, C++ e FORTRAN.
Pandas
Pandas é uma biblioteca Python de código aberto para análise de dados. Com ela podemos trabalhar com dados de forma semelhante a de planilhas, para carregamento, manipulação e alinhamento, fusão, análise de dados, etc. Para isso o Pandas introduz dois novos tipos de dados para Python: Series e DataFrame. O DataFrame carrega e apresenta dados em forma de uma tabela retangular, enquanto
uma series é uma única coluna do DataFrame. DataFrames podem ser considerados como um dicionário ou coleção de séries. Pandas é particularmente útil, e tem sido muito usado, no tratamento de dados. Ele fornece a habilidade de processar informação de forma reprodutível, além de exibir dados de forma elegante e eficaz.
Python: Pandas
Artigos
- NumPy, Introdução
- NumPy, Álgebra Linear
- Introdução ao Pandas – Series
- Pandas – Dataframes
- Dataframes: Seleções e Ordenamentos
- Dataframes, preparação de dados
- Dataframes, índices hierarquicos e concatenação
- Matplotlib e Seaborn
- Pacote Factor Analyser
- Pandas e SQL Comparados
- Pandas, Series: Resumo
- Pandas, Dataframes: Resumo
