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Você já precisou executar uma função em cada informação do seu conjunto de dados? Nesse vídeo eu te mostro como realizar essa tarefa em Python usando o Pandas. Você também vai aprender a executar essa operação com mais eficiência, usando processamento paralelo para trabalhar com grandes conjuntos de dados. No final do vídeo, eu te mostro um benchmark comparando as duas abordagens e mostrando a eficiência de cada uma. Nesse vídeo você também vai aprender: ► 1. Mostrar as informações de consumo de memória usando o Pandas. ► 2. Trabalhar com dados temporais (dia e hora) no Python. ► 3. Usar o método Apply do Pandas para executar funções. ► 4. Acelerar a execução do Apply usando processamento paralelo. Acesso aos dados usados na aula: https://drive.google.com/file/d/1kMaSj3t9a5iocrU1F5UewodneemxAxwU/view?usp=sharing ============================================== ✅ CURSOS GRATUITOS ▸ Curso completo de Data Science https://www.youtube.com/playlist?list=PLcgrCjGCdYEJNRxu-HfsP9E0U72NtNGlc ▸ Minicurso Web Scrapy com Python | Scrapy https://www.youtube.com/playlist?list=PLcgrCjGCdYEJZDPfsI06YuvbGIApsk7ZB ▸ Minicurso Projeto Web do ZERO https://www.youtube.com/playlist?list=PLcgrCjGCdYEIxMpX-GF_TXlzaTQHztLce ▸ Minicurso de GeoPandas https://www.youtube.com/playlist?list=PLcgrCjGCdYEIjsld1gTm_oJETNJWYN8Yy ✅ OS VÍDEOS MAIS RELEVANTES DO CANAL ▸ Projetos de Data Science para um Portfólio completo! https://youtu.be/txRCjPOn9WA ▸ Plano de estudo para se tornar um cientista de dados https://youtu.be/b1iaZkiHr_I ▸ Criando um dashboard do ZERO usando Python | Monitor de Ações https://youtu.be/k4bjv6e5goo ▸ Análise de ações da bolsa usando Séries Temporais (teoria/prática) https://youtu.be/KxKiwfKW-ME ▸ Limpeza, Transformação e Discretização de dados | Python para data science https://youtu.be/VxHFJd83S5Q ============================================== 📢 QUER SER AVISADO SOBRE NOVOS CONTEÚDOS? ▸ https://t.me/synapsedatascience 🌟 CONTEÚDO DIÁRIO E CONSULTORIA GRATUITA! ▸ Instagram: @synapsedatascience
