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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Desafio 2: Agrupamento de Dados | Pandas
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
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Conteúdo do Curso

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

1. Python
IntroduçãoDesafio 1: Compreensão de ListaDesafio 2: Manipulação de StringsDesafio 3: Manipulação de DicionárioDesafio 4: Laços AninhadosDesafio 5: ClassesPerguntas Teóricas
2. NumPy
Desafio 1: Criação de ArrayDesafio 2: Manipulação de ArrayDesafio 3: Insights EstatísticosDesafio 4: Tratamento de Valores AusentesDesafio 5: Ordenação de SubarranjoQuestões Teóricas
3. Pandas
Desafio 1: Criação de DataFrameDesafio 2: Agrupamento de DadosDesafio 3: Indexação e MultiIndexaçãoDesafio 4: Alterando DataFrameDesafio 5: Iterando Sobre DadosQuestões Teóricas
4. Matplotlib
Desafio 1: Fundamentos da Construção de GráficosDesafio 2: Outros Tipos de GráficosDesafio 3: SubtramasDesafio 4: Personalizando GráficosDesafio 5: Adicionando Texto aos GráficosQuestões Teóricas
5. Seaborn
Desafio 1: Visualizando DistribuiçõesDesafio 2: Explorando Dados CategóricosDesafio 3: Gráficos RelacionaisDesafio 4: Gráficos de RegressãoDesafio 5: Gráficos de MatrizQuestões Teóricas
6. Estatísticas
Desafio 1: Probabilidades e DistribuiçõesDesafio 2: Teorema de BayesDesafio 3: Teste de HipótesesDesafio 4: Intervalos de ConfiançaDesafio 5: CorrelaçãoQuestões Teóricas
7. Scikit-learn
Desafio 1: Escalonamento de DadosDesafio 2: Criação de Modelo BásicoDesafio 3: PipelinesDesafio 4: Validação CruzadaDesafio 5: Ajuste de HiperparâmetrosQuestões Teóricas

bookDesafio 2: Agrupamento de Dados

O Pandas, conhecido por suas ferramentas abrangentes de análise de dados, oferece um mecanismo versátil de agrupamento chamado método groupby. Esse método é fundamental para agregar dados com base em certos critérios, um processo semelhante à instrução GROUP BY do SQL. Os benefícios de usar groupby são vários:

  • Controle de Granularidade: Você pode agregar dados em diferentes níveis de granularidade, desde o nível mais alto (por exemplo, agrupando por país) até o mais detalhado (por exemplo, agrupando por carimbos de data/hora individuais).
  • Simplicidade: A sintaxe de groupby é concisa e expressiva, facilitando a realização de operações encadeadas e a obtenção de agregações complexas.
  • Extensibilidade: Com groupby, você pode aplicar funções de agregação personalizadas, não apenas as embutidas, dando a você o poder de calcular métricas personalizadas para os grupos.

Ao se aprofundar na exploração de dados, as capacidades de agrupamento do Pandas podem revelar padrões e tendências esclarecedores ao segmentar os dados em categorias significativas.

Tarefa

Demonstre o agrupamento de dados em Pandas com as seguintes tarefas:

  1. Agrupe os dados por uma única coluna A.
  2. Some todos os dados agrupados para a coluna A usando a função integrada.
  3. Aplique várias funções de agregação ao mesmo tempo. Obtenha a agregação de soma para a coluna B e média para a coluna C.
  4. Agrupe por múltiplas colunas (A e B).
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 2
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bookDesafio 2: Agrupamento de Dados

O Pandas, conhecido por suas ferramentas abrangentes de análise de dados, oferece um mecanismo versátil de agrupamento chamado método groupby. Esse método é fundamental para agregar dados com base em certos critérios, um processo semelhante à instrução GROUP BY do SQL. Os benefícios de usar groupby são vários:

  • Controle de Granularidade: Você pode agregar dados em diferentes níveis de granularidade, desde o nível mais alto (por exemplo, agrupando por país) até o mais detalhado (por exemplo, agrupando por carimbos de data/hora individuais).
  • Simplicidade: A sintaxe de groupby é concisa e expressiva, facilitando a realização de operações encadeadas e a obtenção de agregações complexas.
  • Extensibilidade: Com groupby, você pode aplicar funções de agregação personalizadas, não apenas as embutidas, dando a você o poder de calcular métricas personalizadas para os grupos.

Ao se aprofundar na exploração de dados, as capacidades de agrupamento do Pandas podem revelar padrões e tendências esclarecedores ao segmentar os dados em categorias significativas.

Tarefa

Demonstre o agrupamento de dados em Pandas com as seguintes tarefas:

  1. Agrupe os dados por uma única coluna A.
  2. Some todos os dados agrupados para a coluna A usando a função integrada.
  3. Aplique várias funções de agregação ao mesmo tempo. Obtenha a agregação de soma para a coluna B e média para a coluna C.
  4. Agrupe por múltiplas colunas (A e B).
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O Pandas, conhecido por suas ferramentas abrangentes de análise de dados, oferece um mecanismo versátil de agrupamento chamado método groupby. Esse método é fundamental para agregar dados com base em certos critérios, um processo semelhante à instrução GROUP BY do SQL. Os benefícios de usar groupby são vários:

  • Controle de Granularidade: Você pode agregar dados em diferentes níveis de granularidade, desde o nível mais alto (por exemplo, agrupando por país) até o mais detalhado (por exemplo, agrupando por carimbos de data/hora individuais).
  • Simplicidade: A sintaxe de groupby é concisa e expressiva, facilitando a realização de operações encadeadas e a obtenção de agregações complexas.
  • Extensibilidade: Com groupby, você pode aplicar funções de agregação personalizadas, não apenas as embutidas, dando a você o poder de calcular métricas personalizadas para os grupos.

Ao se aprofundar na exploração de dados, as capacidades de agrupamento do Pandas podem revelar padrões e tendências esclarecedores ao segmentar os dados em categorias significativas.

Tarefa

Demonstre o agrupamento de dados em Pandas com as seguintes tarefas:

  1. Agrupe os dados por uma única coluna A.
  2. Some todos os dados agrupados para a coluna A usando a função integrada.
  3. Aplique várias funções de agregação ao mesmo tempo. Obtenha a agregação de soma para a coluna B e média para a coluna C.
  4. Agrupe por múltiplas colunas (A e B).
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  • Controle de Granularidade: Você pode agregar dados em diferentes níveis de granularidade, desde o nível mais alto (por exemplo, agrupando por país) até o mais detalhado (por exemplo, agrupando por carimbos de data/hora individuais).
  • Simplicidade: A sintaxe de groupby é concisa e expressiva, facilitando a realização de operações encadeadas e a obtenção de agregações complexas.
  • Extensibilidade: Com groupby, você pode aplicar funções de agregação personalizadas, não apenas as embutidas, dando a você o poder de calcular métricas personalizadas para os grupos.

Ao se aprofundar na exploração de dados, as capacidades de agrupamento do Pandas podem revelar padrões e tendências esclarecedores ao segmentar os dados em categorias significativas.

Tarefa

Demonstre o agrupamento de dados em Pandas com as seguintes tarefas:

  1. Agrupe os dados por uma única coluna A.
  2. Some todos os dados agrupados para a coluna A usando a função integrada.
  3. Aplique várias funções de agregação ao mesmo tempo. Obtenha a agregação de soma para a coluna B e média para a coluna C.
  4. Agrupe por múltiplas colunas (A e B).
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