Pandas: limpeza e tratamento de dados

Conhecendo os dados - Apresentação

Boas-vindas ao curso Pandas: Limpeza e tratamento de dados! Meu nome é Bruno Raphael e serei o seu instrutor ao longo deste curso.

Bruno Raphael é um homem que apresenta pele de cor negra e olhos castanhos. Seus cabelos são castanhos, cacheados e curtos, e ele tem um bigode e um cavanhaque. Usa óculos de grau com armação preta e arredondada. Veste uma camiseta preta e está sentado em uma cadeira preta e verde. Ao fundo, do lado esquerdo do instrutor, há uma estante de livros e do lado direito um guarda-roupas. A parede atrás é branca e há uma luz gradiente na cor azul.

O que vamos aprender?

Este curso é ideal para quem deseja adquirir conhecimentos sobre como lidar com dados incompletos, incluindo dados nulos, e torná-los prontos para análise de forma mais consistente e precisa. Além disso, aprenderemos a inserir essa base de dados em um modelo de machine learning (traduzindo, aprendizado de máquina).

Tratamentos na base de dados

Vamos pegar uma base de dados e tratar seus registros, aplicando diversos tratamentos, como:

• Dados nulos
• Dados duplicados
• Features ou colunas categóricas

Ou seja, preparar a base de dados para ser inserida em modelo de aprendizado de máquina.

Com a realização desse curso, nós estaremos habilitados a realizar a limpeza e tratamento de qualquer base de dados, visando torná-la mais consistente e pronta para ser utilizada em análises futuras.

É importante ressaltar que o curso não tem o intuito de nos auxiliar no desenvolvimento de um modelo de machine learning, mas sim em preparar a base de dados para que ela possa ser utilizada em tais projetos de forma mais precisa e eficiente.

Em suma, o curso é voltado para o processo de limpeza e tratamento dos dados, com o objetivo de deixá-los prontos para o desenvolvimento de modelos de machine learning.

Pré-requisitos para realizar este curso

Para melhor aproveitarmos o curso, é necessário que possuamos conhecimentos prévios em:

• Python
• Bibliotecas Numpy e Pandas
• Agrupamento, seleção e manipulação de dados.

Iremos analisar como faremos para limpar e tratar nossos dados.

Vamos lá?

Conhecendo os dados - Entendendo o problema

Como cientistas de dados, recebemos a seguinte tarefa:

Limpar a base de dados para a construção da machine learning (ML).

A base de dados em questão diz respeito à taxa de churn de clientes em uma empresa de telecomunicações. Mas, afinal, o que é churn?

Churn

• Ocorre quando clientes deixam de fazer negócios com uma empresa
• Representa a perda de receita
• Pode ser um indicador de satisfação de clientes em relação aos produtos/serviços.

O termo churn é amplamente utilizado no mundo dos negócios e se refere à situação em que as pessoas deixam de fazer negócios com uma empresa. Como cientistas de dados, sabemos que o churn está diretamente relacionado à receita da empresa, já que quanto mais clientes deixam de fazer negócios, mais dinheiro a empresa perde.

Além disso, o churn pode ser utilizado como um indicador de satisfação do cliente, pois se muitas pessoas deixam de fazer negócios, pode indicar que o serviço oferecido não está atendendo às expectativas dos clientes.

Estratégias para reduzir a taxa de churn

• Melhorar a qualidade de produtos e serviços
• Oferecer suporte de qualidade a clientes
• Criar programas de fidelidade

Por isso, as empresas buscam alternativas para baixar o churn, oferecendo serviços de maior qualidade, suporte mais rápido e com melhor qualidade, criando programas de fidelidade, entre outras estratégias.

Qual base de dados vamos tratar?

O modelo que iremos construir a partir da base de dados que nos foi enviada é destinado a prever se um determinado cliente cancelará ou não o serviço da empresa de telecomunicações.

Com base nessa previsão, poderemos elaborar estratégias para reduzir o churn. No entanto, a base de dados que recebemos não está pronta para ser utilizada diretamente em modelos de machine learning. Nossa tarefa é exatamente limpá-la e tratá-la para esse propósito.

Vamos aprender como fazer isso?

Começando o tratamento da base de dados

Vamos utilizar o Google Colab como ambiente de desenvolvimento deste curso. Optamos por essa ferramenta porque ela apresenta diversas vantagens, como a facilidade de uso e a dispensa de preocupações com instalação de bibliotecas.

Caso não conheça, temos um artigo sobre na Alura:

Google Colab: o que é, tutorial de como usar e criar códigos

O nome que o instrutor deu para esse notebook foi Limpeza_tratamento_churn.

Precisamos procurar a base de dados e trazê-la para o nosso ambiente de desenvolvimento. Para realizar isso, vamos clicar no quarto ícone de pasta referente aos arquivos na barra lateral esquerda do Colab, esperar alocar uma máquina e quando aparecer uma pasta chamada de sample-data, entenderemos que foi alocada.

Depois, vamos clicar no primeiro ícone de pasta referente ao upload para o armazenamento da sessão e na nossa máquina selecionamos o arquivo dataset-telecon. Na sequência clicamos no botão "Abrir".

No Colab, será exibido um pop-up com a seguinte mensagem:

AVISO

Confira se os arquivos foram salvos em outro lugar. Os arquivos deste ambiente de execução vão ser excluídos quando ele for encerrado.

Basta clicarmos no botão "Ok", localizado no canto inferior direito do pop-up.

Observe que do lado esquerdo, em "Arquivos", abaixo da pasta sample-data agora temos outra pasta nomeada de dataset-telecon.json. Agora, precisamos instalar a ferramenta que iremos utilizar para trabalhar com esses dados, que é o Pandas.

Para instalar o Pandas, na primeira célula escrevemos o seguinte comando:

import pandas as pd

Sendo "pd" o apelido da biblioteca. Podemos executar essa célula teclando "Shift + Enter" ou clicando no botão de play "▶" do lado esquerdo da célula. Ao lado do botão de play, aparecerá um check na cor verde, indicando que a célula foi executada com sucesso.

Na segunda célula, faremos a leitura desses dados. Ao analisar o nome do arquivo dataset-telecon.json, identificamos que o formato é JSON. Felizmente, o Pandas nos oferece formas de realizar essa leitura em arquivos desse tipo. Para tal, usamos o seguinte comando:

dados_churn = pd.read_json("dataset-telecon.json")

Entre parênteses e aspas duplas, está o caminho do arquivo. Como o arquivo está na pasta raiz, basta copiar o nome dele e damos o nome dados_churn para os dados que vamos ler. Em seguida, na próxima linha da célula, utilizamos dados_churn.head() para visualizar as primeiras cinco amostras e executamos a célula teclando "Shift + Enter".

Como retorno, obtemos a tabela:

A primeira coisa que notamos é que há 6 colunas:

• id_cliente
• Churn
• cliente
• telefone
• internet
• conta

As colunas id_cliente e Churn vieram em um formato padrão, mas as outras colunas vieram em um formato que parece ser um JSON aninhado. Não conseguimos trabalhar com os dados dessa forma no Google Colab usando o Pandas, ou seja, não podemos obter muitos insights a partir dessas informações. Então, precisamos transformar esses dados em um formato que possamos trabalhar.

Para visualizarmos melhor esse conteúdo, vamos imprimir a primeira amostra da coluna conta. Para isso, na próxima célula digitamos o comando dados_churn['conta'][0], ou seja, selecionamos a coluna conta e a primeira amostra.

dados_churn['conta'][0]

Como retorno, obtemos:

{'contrato': None,
 'faturamento_eletronico': None,
 'metodo_pagamento': None,
 'cobranca': {'mensal': None,'Total': None}}

São as mesmas informações que temos na nossa coluna. Abrimos um JSON que possui a chave contrato com valor nulo, e as chaves faturamento eletronico e método pagamento também com valor nulo. Dentro da chave cobrança, temos outra chave chamada mensal e uma chamada total.

Dessa forma, não conseguimos trabalhar de forma eficaz com esses dados. Felizmente, nós podemos contar com a ajuda do Pandas, que possui um método capaz de nos auxiliar a fazer essa normalização no formato de colunas desejado, o json_normalize().

Método json_normalize()

Na próxima célula, usaremos esse método passando a coluna que desejamos normalizar como argumento para pd.json_normalize(). Vamos selecionar a coluna de conta (dados_churn['conta']) e, em seguida, adicionar .head() para visualizar as cinco primeiras amostras.

pd.json_normalize(dados_churn['conta']).head()

Como retorno, obtemos um formato melhor para a visualização:

Observamos que cada chave do JSON se tornou uma coluna, totalizando 5 colunas. Além disso, existem outras colunas que possuem chaves dentro, como é o caso da coluna de telefone.

Podemos copiar o código que aplicamos na coluna conta e ajustar para a telefone:

pd.json_normalize(dados_churn['telefone']).head()

Como retorno, obtemos:

Conseguimos normalizar as informações da coluna de telefone e transformá-las em colunas separadas, mas isso nos trouxe um problema: se tivéssemos muito mais dados, como poderíamos organizar tudo em colunas?

Até mesmo no conjunto de dados da primeira tabela que geramos, se quisermos um dataframe totalmente normalizado em uma tabela que possamos trabalhar, precisamos normalizar todas as colunas, concatenar as novas colunas e, em seguida, remover as colunas originais. Só assim teríamos um dataframe pronto para ser trabalhado no Pandas.

Será que não há uma forma melhor de aplicarmos isso? É isso que aprenderemos nos próximos vídeos.

Conhecendo os dados - Transformando dados em uma tabela

Relembrando

Aprendemos como aplicar o método json_normalize() em nossos dataframes para obter colunas com valores em formato JSON normalizado. Isso nos permite expandir as chaves que contêm os valores em nossos dataframes em várias colunas. No entanto, essa abordagem nos apresenta uma dificuldade: ter que fazer isso manualmente para cada coluna.

Vamos aprender uma forma "pythonica" de aplicar isso de maneira mais automatizada.

"Pythonico" é um código que segue as diretrizes e filosofia da linguagem Python, sendo fácil de ler, escrever e manter, além de ser eficiente e expressivo.

Métdodo json_normalize()

Podemos aplicar o método json_normalize() em um dataframe ou em um objeto JSON. A principal diferença é que, ao normalizar uma coluna específica, aplicamos o método no dataframe. Já ao normalizar todo o JSON de uma vez, aplicamos o método no objeto JSON.

Em um DataFrame ⇾ normaliza apenas uma coluna

Em um objeto JSON ⇾ normaliza todas as colunas aninhadas de uma só vez

É desta última forma que vamos aprender a fazer. Vamos utilizar o Google Colab!

Transformando dados em uma tabela

O instrutor inseriu uma célula em markdown com o título "Transformando dados em uma tabela". Isso para deixar o projeto mais organizado.

Primeiro, vamos importar a biblioteca JSON. Para isso, rodamos ("Shift + Enter") o seguinte comando na primeira célula dessa nova seção:

import json

Com essa biblioteca, podemos trabalhar mais facilmente com objetos JSON, convertendo objetos Python em JSON e vice-versa.

Com a biblioteca importada em nosso ambiente, vamos agora abrir o arquivo dataset-telecon.json em nosso ambiente de desenvolvimento. Para realizar isso, utilizaremos a palavra reservada do Python with, que garante que o arquivo será fechado após o uso da instrução.

Método with()

Para utilizar o método with(), na próxima célula, digitaremos with open(""), passando o nome do arquivo dataset-telecon.json, e, em seguida, criaremos uma variável nomeada como f utilizando o termo as.

with open("dataset-telecon.json") as f:

Nessa mesma célula, criaremos uma variável chamada json_bruto para armazenar nosso JSON original, utilizando o método json.load(f) e passando f, que é o arquivo que está sendo aberto com o método open().

with open("dataset-telecon.json") as f:
    json_bruto = json.load(f)

Teclamos "Shift + Enter" para rodar a célula.

Agora vamos visualizar o conteúdo da variável json_bruto digitando somente isso na célula e teclando mais uma vez "Shift + Enter".

json_bruto

Como retorno, obtemos a seguinte estrutura do conjunto de dados:

A estrutura abaixo foi parcialmente transcrita. Para conferi-la na íntegra, execute o código na sua máquina.

{'id_cliente': '1399-UBQIU',
 'Churn': 'nao',
 'cliente': {'genero': 'masculino'},
 'idoso': 0,
 'parceiro': 'nao,',
 'tempo_servico': 11},
'Telefone': {'servico_telefone': 'sim', 'varias_linhas': 'nao'},
'Internet': {'servico_internet': 'DSL', 'Seguranca_online': 'nao'}

// estrutura de retorno omitida

}

Temos o id_cliente e o Churn, além disso temos a estrutura JSON de cliente sendo aberta, cujo valor é um novo JSON. Também temos a chave telefone que é outro novo JSON, e assim por diante.

Com isso, notamos que temos vários JSONs aninhados. Percebemos também que já temos o JSON como objeto do Python, e agora precisamos passar esse objeto para o método json_normalize(). Vamos clicar no ícone de xis da estrutura, localizado no canto esquerdo e superior para limpar a saída do comando.

Na próxima célula, digitamos pd.json_normalize(), mas em vez de passarmos uma coluna do DataFrame, passamos json_bruto, que é nosso objeto JSON. Vamos salvar tudo isso em uma variável chamada dados_normalizados. Também adicionamos na mesma célula o comando dados_normalizados.head() para visualizar apenas as primeiras cinco amostras.

dados_normalizados = pd.json_normalize(json_bruto)
dados_normalizados.head()

Ao executarmos, obtemos a seguinte tabela com 5 linhas e 21 colunas:

A tabela abaixo foi parcialmente transcrita. Para conferi-la na íntegra, execute o código na sua máquina.

Ao analisarmos os dados normalizados, notamos que as primeiras colunas são as mesmas do objeto JSON original, como id_cliente e Churn. Porém, a partir da terceira coluna, há diferenças significativas. Por exemplo, a coluna cliente.genero era uma chave do JSON de cliente original que continha outro JSON dentro dela.

Agora, ela é uma coluna por si só, sendo que o valor correspondente é extraído do JSON interno. Isso se repete para as outras colunas que antes estavam aninhadas em outros JSONs.

Conclusão

Com isso, normalizamos o nosso JSON todo de uma vez, sem precisar aplicar coluna por coluna. Com essa estrutura, podemos trabalhar melhor com os dados, obter insights, gerar novos dados e realizar a tratativa necessária. A partir de agora, faremos alguns tratamentos iniciais nessa base de dados.

Espero você no próximo vídeo!

Sobre o curso Pandas: limpeza e tratamento de dados

O curso Pandas: limpeza e tratamento de dados possui 125 minutos de vídeos, em um total de 52 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Data Science em Data Science, ou leia nossos artigos de Data Science.

Matricule-se e comece a estudar com a gente hoje! Conheça outros tópicos abordados durante o curso:

• Conhecendo os dados
• Transformação inicial dos dados
• Utilizando dados duplicados e nulos
• Lidando com os outliers
• Trabalhando com variáveis categóricas