Estruturas de Dados no Pandas

Lição 2 de 19 do curso Análise com Pandas da Coddy.

O Pandas utiliza dois tipos de estruturas de dados: series e dataframes.

Uma series no Pandas é como um array unidimensional que armazena qualquer tipo de dado. Por exemplo, uma series poderia ser uma lista de inteiros [4, 3, 8, 5].
Um dataframe é uma estrutura de dados bidimensional, como uma tabela com linhas e colunas. Imagine uma planilha ou uma tabela SQL. Por exemplo, um DataFrame poderia ser uma coleção de series (colunas) como name, age, e height.

Sentir-se à vontade com Series e DataFrame ajudará você a aproveitar ao máximo o Pandas.

Para criar uma series, use o seguinte:

import pandas as pd
temp = pd.Series([1, 2, ,3])

Cada coluna em um dataframe é um objeto series.

Para converter um dicionário em um dataframe, ele deve estar no formato correto:

data = [{"col1": 22000,'col2': 1500.0},
        {"col1": 25000,'col2': 3000.0},
        {"col1": 23000,'col2': 2500.0}]
df = pd.DataFrame(data)

Existem outros formatos que também são válidos.

Desafio

Fácil

Crie uma função chamada dataframe_creator que recebe dados, cria um dataframe a partir dos dados e, finalmente, imprime o dataframe.

Para imprimir um dataframe, escreva: print(df).

Experimente você mesmo

import pandas as pd
def dataframe_creator(data):
    # Escreva o código aqui

Todas as lições de Análise com Pandas

1Introdução

4Análise de Dados com Pandas

2Trabalhando com o DataFrame

5Desafios

3Manipulação de Dados com Pandas