Ciência de Dados - Entendendo a Função melt do Pandas

Quer saber mais sobre o nosso Curso Completo de Ciência de Dados? Clique no link abaixo para garantir sua vaga na próxima turma: https://blp.hashtagtreinamentos.com/ciencia-dados/esperacienciadadosimpressionador?origemurl=hashtag_yt_org_listaesperacd_686-m7PgyyU PARA BAIXAR O MINICURSO GRATUITO DE ANÁLISE DE DADOS: https://pages.hashtagtreinamentos.com/inscricao-minicurso-analisededados-python?origemurl=hashtag_yt_org_minipython_686-m7PgyyU ----------------------------------------------------------------------- ► Arquivos Utilizados no Vídeo: https://pages.hashtagtreinamentos.com/arquivo-cienciadados-1cbuxNz37y4zDRcg80sW3205g6YLUpRJQ?origemurl=hashtag_yt_org_planilhacd_686-m7PgyyU ----------------------------------------------------------------------- Caso prefira o vídeo em formato de texto: https://www.hashtagtreinamentos.com/funcao-melt-ciencia-de-dados ----------------------------------------------------------------------- Playlist Pandas Python: https://www.youtube.com/watch?v=4fSCEcMYyLc&list=PLpdAy0tYrnKwBTr4Ouo3LBeT6ZXgOgi7h ----------------------------------------------------------------------- PARA CONTRATAR A HASHTAG PARA SUA EMPRESA: https://www.hashtagtreinamentos.com/treinamentos-corporativos?fonte=yt ----------------------------------------------------------------------- Fala Impressionadores! Hoje eu vou abordar a função melt do Pandas que é uma função que vai te auxiliar na hora de separar informações e deixá-las mais visuais e mais fáceis de trabalhar. A ideia aqui é pegar uma tabela com várias colunas e transformar essas colunas em linhas, depois fazer alguns tratamentos para que fique muito mais fácil a análise de dados. Como você deve saber, geralmente vamos pegar bases de dados que não estão prontas para o uso, então temos que fazer alguns tratamentos, transformações, utilização de alguns métodos para que assim possamos começar a análise de dados no Python. Essa etapa é fundamental para que você consiga não só organizar, mas colocar os tipos corretos em cada informação para que consiga fazer as análises de forma adequada. Até porque você não vai conseguir fazer uma análise numérica em um texto, não pode somar textos e pegar uma média por exemplo. Então eu vou te mostrar como utilizar o método melt, fazer a reorganização de dados, separação de strings e até utilizar o rsplit no Python para fazer esses ajustes antes da análise de dados! ----------------------------------------------------------------------- Hashtag Programação ► Inscreva-se em nosso canal: http://bit.ly/3c0LJQi ► Ative as notificações (clica no sininho)! ► Curta o nosso vídeo! ----------------------------------------------------------------------- Redes Sociais ► Blog: https://bit.ly/2MRUZs0 ► YouTube: http://bit.ly/3c0LJQi ► Instagram: https://bit.ly/3o6dw42 ► Facebook: http://bit.ly/3qGtaF2 Aqui nos vídeos do canal da Hashtag Programação ensinamos diversas dicas de Ciência de Dados para que você consiga se desenvolver e até mesmo mudar de área mesmo sem nenhuma experiência! ----------------------------------------------------------------------- Conteúdo da Aula 00:00 Introdução 02:22 Melt do Pandas 05:48 Contexto (base de dados) 06:16 Documentação do melt 08:40 Informações dos dados 09:02 Aplicando a função melt 14:08 Resultado do melt 15:19 Análise do resultado 16:33 Revisão da função melt 17:13 Informações da base de dados 18:40 Método de string (rsplit – separação de strings) 24:25 Informação dos dados 25:00 Transformações de data no Python 27:00 Inserindo apenas o número do mês 28:27 Tipo categórico no Python 31:17 Análises de Dados no Python (boxplot) 38:14 Revisão do conteúdo 41:53 Conclusão #cienciadedados #cienciadados #hashtagprogramacao