Pandas Python: desvendando a biblioteca essencial para análise de dados

Se você está buscando algo como "pandas python", "python pandas" ou "pandas package in python", é provável que já tenha um interesse em análise de dados ou esteja começando a explorar o vasto universo da Ciência de Dados. 

E você veio ao lugar certo! A Ciência de Dados é uma área que cresce exponencialmente, impulsionando decisões estratégicas em empresas de todos os portes, desde startups inovadoras até gigantes como Netflix, Airbnb e Google. 

Nesse cenário dinâmico, a linguagem Python se destaca pela sua versatilidade e simplicidade, oferecendo um ecossistema robusto de bibliotecas poderosas. 

E entre elas, uma biblioteca se sobressai como ferramenta indispensável: o Pandas.

Neste artigo, vamos desmistificar o que é o Pandas, para que serve, como funciona e, o mais importante, como você pode "instalar pandas python" e começar a utilizá-lo hoje mesmo. 

Prepare-se para mergulhar no mundo da análise de dados com a "biblioteca pandas python" e transformar a forma como você interage com informações!

Mas o que é essa tal de Pandas?

Quando falamos em "biblioteca pandas python", estamos nos referindo a uma ferramenta de código aberto construída sobre a linguagem Python. 

Ela oferece estruturas de dados rápidas, flexíveis e robustas, projetadas especificamente para trabalhar com dados relacionais ou rotulados. 

Tudo isso de uma maneira surpreendentemente simples e intuitiva.

Apesar do nome "Pandas" nos remeter ao adorável mamífero, a origem do termo é bem mais técnica. Ele deriva de "Panel Data", um conceito da econometria (um campo da economia que usa métodos estatísticos). 

Curioso, não é? Assim como o Python não tem relação com cobras, o Pandas não tem a ver com ursos, mas ambos são poderosos em seus respectivos "habitats"!

O poder do Pandas: para que serve e onde ele brilha?

O Pandas é um verdadeiro canivete suíço para quem trabalha com dados. Suas aplicações são vastas e vão muito além do básico. 

Veja algumas das principais atividades e processos onde o Pandas se destaca:

• Limpeza e tratamento de dados: Dados do "mundo real" raramente vêm perfeitos. O Pandas é excelente para lidar com valores ausentes, tratar dados, remover duplicatas, corrigir formatos inconsistentes e padronizar suas informações, preparando-as para a análise.
• Análise exploratória de dados (EDA): Antes de mergulhar em modelos complexos, é interessante entender o que seus dados estão dizendo. O Pandas permite explorar distribuições, identificar tendências, correlacionar variáveis e extrair insights valiosos rapidamente.
• Suporte em Machine Learning: Na construção de modelos de Machine Learning, o preparo dos dados é uma etapa fundamental. O Pandas ajuda a organizar e formatar os conjuntos de dados para que bibliotecas como Scikit-Learn possam processá-los eficientemente.
• Consultas em bancos de dados relacionais: Embora não seja um banco de dados, o Pandas pode interagir com eles, permitindo que você execute queries e manipule os resultados diretamente em Python.
• Visualização de Dados: Em conjunto com outras bibliotecas como Matplotlib, Seaborn e Plotly, o Pandas facilita a criação de gráficos e visualizações impactantes para comunicar seus achados de forma clara.
• Web Scraping: Para coletar dados da web, o Pandas pode ser um aliado, ajudando a estruturar as informações extraídas em formatos que podem ser facilmente analisados.

Além de suas funcionalidades intrínsecas, o Pandas tem uma integração fantástica com outras bibliotecas populares da Ciência de Dados, como:

• NumPy (para computação numérica), 
• Scikit-Learn (para Machine Learning), 
• Seaborn, 
• Altair, 
• Matplotlib e Plotly (para visualização), 
• SciPy (para computação científica).

Isso cria um ecossistema completo para qualquer projeto de dados.

Quer um Entender ainda maior sobre as características e a capacidade do pandas? Temos um vídeo nos aprofundando sobre o porquê Pandas é a biblioteca mais antiga de Pyhon! Assista abaixo:

Como a biblioteca Pandas Python funciona na prática?

A espinha dorsal do Pandas reside em duas estruturas de dados primárias e super importantes: as Series e os DataFrames. 

Para entender como elas funcionam, vamos usar um exemplo clássico da Ciência de Dados: o conjunto de dados Iris, que contém informações sobre diferentes espécies de flores de Íris.

Series: a coluna de dados do Pandas

Pense em uma Series como uma coluna de dados. É um objeto unidimensional, semelhante a um array, mas com um diferencial crucial: ele possui um índice (index), que é um rótulo que identifica cada registro.

Vamos imaginar que no nosso conjunto de dados Iris, isolamos uma das variáveis, como o comprimento da pétala (PetalLengthCm). 

Uma Series representaria essa única coluna, mostrando o comprimento da pétala para cada flor, com um índice numérico ao lado:

0      1.4 1      1.4 2      1.3 3      1.5 4      1.4     ... 145    5.2 146    5.0 147    5.2 148    5.4 149    5.1 Name: PetalLengthCm, Length: 150, dtype: float64

Na saída acima, a coluna de números à esquerda é o índice, e os valores à direita são os dados em si. 

No final, o Pandas nos dá algumas informações adicionais, como o nome da Series, sua quantidade de elementos (Length) e o tipo de dados (dtype).

DataFrames: a tabela de dados do Pandas

Agora, se uma Series é uma coluna, um DataFrame é uma tabela completa. Ele é um objeto bidimensional, de tamanho variável, onde os dados são organizados em linhas e colunas. Pense nele como uma união de várias Series que compartilham o mesmo índice, formando uma estrutura de tabela.

Um DataFrame é como uma planilha do Excel, mas com muito mais poder e flexibilidade para manipulação programática. A estrutura de um DataFrame se parece com isso:

Índice	Comprimento da Sépala	Largura da Sépala	Comprimento da Pétala	Largura da Pétala	Espécie
0	5.1	3.5	1.4	0.2	Setosa
1	4.9	3.0	1.4	0.2	Setosa
2	4.7	3.2	1.3	0.2	Setosa
...	...	...	...	...	...
147	6.5	3.0	5.2	2.0	Virginica
148	6.2	3.4	5.4	2.3	Virginica
149	5.9	3.0	5.1	1.8	Virginica

Com o Pandas, você pode criar essas estruturas a partir de tipos de dados nativos do Python (como listas, arrays NumPy e dicionários) usando os métodos pandas.DataFrame() e pandas.Series(). 

Mas o grande trunfo é a capacidade de ler e escrever dados em uma infinidade de formatos de arquivo, incluindo:

• CSV (Comma Separated Values)
• Planilhas do Excel
• Parquet
• SQL (bancos de dados)
• HTML
• JSON (JavaScript Object Notation)
• XML (Extensible Markup Language)
• E muitos outros!

Essa flexibilidade torna o Pandas uma ponte para praticamente qualquer fonte de dados que você possa imaginar.

Pandas vs. Excel: uma comparação essencial

Muitas pessoas, acostumadas com o onipresente Microsoft Excel, se perguntam: "Por que usar Pandas se já tenho o Excel?". 

Embora ambos lidem com dados em formato tabular, suas propostas e capacidades são distintas e complementares.

Uma diferença fundamental é a natureza do software: o Pandas é uma solução de código aberto, livre e gratuita, enquanto o Excel é um produto proprietário do pacote Microsoft Office.

Mas a diferença mais marcante surge quando lidamos com grandes volumes de dados. 

Diferenças na prática

No Excel, você enfrenta limites de 1.048.576 linhas por 16.384 colunas. Para a maioria dos usos domésticos ou pequenos negócios, isso é mais do que suficiente. 

No entanto, em um cenário de Big Data, onde conjuntos de dados podem ter milhões ou até bilhões de registros, esses limites são facilmente ultrapassados.

Com o Pandas, a limitação é baseada principalmente na quantidade de memória RAM disponível no seu computador. 

Isso significa que você pode trabalhar com uma quantidade significativamente maior de linhas e colunas, desde que sua máquina consiga alocar a memória necessária. 

Essa capacidade é crucial para projetos que envolvem análise de grandes bases de dados, algo cada vez mais comum no dia a dia.

Integralização entre Pandas e Excel

Ainda assim, não precisamos escolher um em detrimento do outro! A beleza está na compatibilidade. 

O Pandas oferece excelente integração com arquivos do Excel, permitindo que você leia, manipule e até escreva dados de volta para planilhas Excel. 

Isso significa que você pode usar o Excel para entrada de dados ou relatórios básicos e, quando a análise se torna mais complexa ou os dados maiores, migrar para o poder programático do Pandas.

Como o Pandas é utilizado no dia a dia de um cientista de dados?

No cotidiano de um cientista de dados, o "python pandas" é frequentemente utilizado em conjunto com notebooks interativos Python, como o Jupyter Notebook (no qual o Google Colab também se baseia).

Qual é a vantagem disso? A ideia principal é aproveitar a excelente apresentação do código e de suas saídas. 

Você escreve um pedaço de código, executa-o imediatamente e já observa o resultado. 

Essa interatividade é perfeita para a análise exploratória de dados, onde você testa hipóteses, visualiza amostras e refina sua abordagem passo a passo.

Embora os Jupyter Notebooks sejam a escolha preferida para muitas tarefas interativas, você também pode usar o Pandas em scripts Python comuns (arquivos .py). 

A principal diferença é que a saída de todos os fragmentos de código em um script tradicional aparecerá no terminal, uma após a outra, em um formato mais "cru" (raw), sem a mesma riqueza visual e interatividade dos notebooks.

Se você quer aprofundar um pouco mais sobre o uso do Jupyter Notebook, um ambiente que potencializa o trabalho com Pandas, confira o episódio a seguir do Hipsters Ponto Tube! 

A cientista de dados Mikaeri Ohana e o Paulo Silveira, CEO da Alura, conversam sobre como uma pessoa Cientista de Dados utiliza essa ferramenta no dia a dia:

O que é Jupyter Notebook? | Hipsters Ponto Tube

Como instalar Pandas no Python: guia completo

Chegou a hora de colocar a mão na massa! Para começar a usar essa poderosa "biblioteca pandas python", você precisará instalá-la em seu ambiente Python. 

Existem duas maneiras principais e recomendadas: usando a distribuição Anaconda ou o gerenciador de pacotes PIP. Vamos explorar ambas.

Opção 1: instalando com Anaconda (recomendado para iniciantes)

A maneira mais fácil e simples de "instalar pandas python", especialmente se você está começando na Ciência de Dados, é através da instalação da distribuição Anaconda.

O Anaconda é um ambiente de desenvolvimento completo, pensado para Ciência de Dados com Python e linguagem R. 

Ele já vem com uma vasta coleção de bibliotecas e softwares populares no ramo, pré-instalados e configurados para funcionarem juntos. E sim, o Pandas já vem incluído!

Ao instalar o Anaconda, você não apenas obtém o Pandas, mas também o NumPy, Scikit-learn, Jupyter Notebook, Spyder, e muitas outras ferramentas essenciais, tudo em um pacote só. Isso simplifica muito a configuração inicial do seu ambiente.

Você pode aprender como instalar o Anaconda no Windows, macOS ou Linux através da documentação oficial do Anaconda. Siga o guia para o seu sistema operacional e você terá o Pandas pronto para usar em poucos minutos.

Opção 2: instalando com PIP (gerenciador de pacotes do Python)

Se você já tem o Python instalado em sua máquina e prefere uma abordagem mais minimalista, pode usar o PIP, o sistema de gerenciamento de pacotes do Python.

Pré-requisitos:

• Python: Certifique-se de ter o Python instalado em sua máquina, baixado do site oficial.
• PIP: Geralmente, o PIP já vem instalado com as versões mais recentes do Python. No entanto, vamos verificar e, se necessário, instalá-lo ou atualizá-lo.

Passo a passo para instalar o Pandas com PIP:

1. Abra o Prompt de Comando (Windows) ou Terminal (Linux/macOS):
   • Windows: Pressione as teclas Windows + R, digite "cmd" ou "Prompt de Comando" e clique em "Executar como administrador" para abrir com permissões elevadas.
   • Linux/macOS: Abra o aplicativo "Terminal".

Verifique a versão do Python (é opcional, mas recomendado): É uma boa prática garantir que você está usando a versão correta do Python. Digite o seguinte comando e pressione Enter:

Bash python --version

2. Você deve ver uma saída como Python 3.9.7 (o número da versão pode variar).

Verifique e atualize o PIP (se necessário): Se o PIP não estiver instalado ou se você quiser garantir que ele esteja atualizado, use o comando:

Bash python -m ensurepip --upgrade

3. Isso instalará ou atualizará o PIP para a versão mais recente.

Instale o Pandas! Agora que temos o PIP pronto, o comando para instalar o pandas  no python é bem simples:

Bash pip install pandas

4. Pressione Enter e aguarde. O PIP fará o download da "biblioteca pandas python" e de suas dependências. Se a instalação for bem-sucedida, você verá uma mensagem indicando isso.

Pronto! Agora você tem o Pandas instalado em sua máquina e está pronto para começar a manipular e analisar dados com essa ferramenta incrível.

Atenção ao detalhe da instalação!

Caso você tenha mais de um disco rígido ou múltiplas instalações de Python na sua máquina, é muito importante garantir que o Pandas esteja sendo instalado na mesma instância do Python que você pretende usar. 

Se você usa py ou python3 em vez de python para chamar seu interpretador, use o mesmo prefixo para os comandos do pip (ex: python3 -m pip install pandas).

Quer dar os primeiros passos na área de dados com Python e projetos reais?

Se você está animado para começar sua jornada com o "pandas python" e outras ferramentas de análise, temos uma oportunidade imperdível!

Confira o conteúdo da Imersão Dados com Python, que foi uma jornada prática e gratuita projetada para quem quer aprender Python do zero, explorar bibliotecas como Pandas e criar dashboards interativos com propósito e direção, CONFIRA 

Seu caminho com Pandas e a Ciência de Dados começa agora!

Você acaba de desvendar os mistérios do "pandas python": o que é, para que serve e, o mais importante, como instalá-lo para começar sua própria jornada.  

Também compreendeu por aqui as estruturas fundamentais como Series e DataFrames, as vantagens sobre outras ferramentas e o papel do Pandas no dia a dia de quem trabalha com dados.

O Pandas é mais do que apenas uma biblioteca; é uma porta de entrada para um universo de possibilidades na análise e manipulação de dados, capacitando você a extrair insights e tomar decisões mais informadas.

Se você deseja mergulhar ainda mais nos conteúdos de "python pandas" e Ciência de Dados, aqui na Alura, temos a Formação Python para Data Science. 

Essa formação aborda as principais ferramentas utilizadas em Ciência de Dados com Python, como Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, e muito mais, sempre com a construção de projetos práticos para compor seu portfólio profissional.

E se você já deu seus primeiros passos nessa ferramenta e quer ir além, te convidamos a participar dos Challenges de Data Science. 

Neles, você pode trabalhar na construção de um portfólio de projetos desafiadores, desenvolvendo habilidades em limpeza, tratamento, visualização de dados e até mesmo competências em Machine Learning.

O futuro dos dados espera por você!

FAQ | Perguntas frequentes sobre o Pandas Python

O Pandas funciona bem para projetos grandes de Machine Learning?

Sim. Embora o Pandas não seja a biblioteca usada para treinar modelos, ele é excelente para pré-processamento, limpeza, seleção de features, junções e transformações, que são etapas essenciais antes de passar os dados para bibliotecas como Scikit-Learn, XGBoost ou TensorFlow. Porém, para datasets extremamente grandes (de dezenas de GB ou mais), é comum migrar para soluções como Dask, Polars ou Spark.

Preciso saber programação antes de aprender Pandas?

Você não precisa ser especialista, mas é importante ter uma base mínima em Python, entender variáveis, listas, dicionários, funções e lógica básica. Sem isso, aprender Pandas pode ser frustrante, porque a biblioteca é poderosa, mas exige manipulação programática.

O Pandas é usado fora da área de dados?

Sim! Além de cientistas e analistas de dados, usam Pandas:

• engenheiros de software (para ETL e logs),
• profissionais de finanças,
• pesquisadores acadêmicos,
• profissionais de marketing e BI,
• analistas de RH e operações.

Sempre que existe uma planilha ou tabela para analisar, Pandas pode ser útil.