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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Desafio 5: Iterando Sobre 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

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Desafio 5: Iterando Sobre Dados

Iterar sobre conjuntos de dados no Pandas é uma operação crucial, especialmente quando se precisa aplicar etapas de processamento de dados personalizadas a cada linha ou coluna. Pandas oferece:

  • Flexibilidade: Seja para processar dados por linha, coluna ou individualmente por célula, o Pandas dispõe de múltiplos métodos.
  • Eficiência: Embora geralmente seja mais eficiente usar operações vetorizadas do Pandas, por vezes a iteração é a abordagem mais direta.

Entender como iterar eficazmente sobre conjuntos de dados no Pandas pode ser de grande ajuda na fase de limpeza e pré-processamento de dados.

Tarefa
test

Swipe to show code editor

Descubra diferentes maneiras de iterar sobre conjuntos de dados no Pandas:

  1. Iterar sobre linhas de um DataFrame.
  2. Iterar sobre os nomes das colunas de um DataFrame.
  3. Aplicar uma função personalizada a cada célula em uma coluna do DataFrame.
  4. Usar a função map para formatar todo o DataFrame.
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 5
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Desafio 5: Iterando Sobre Dados

Iterar sobre conjuntos de dados no Pandas é uma operação crucial, especialmente quando se precisa aplicar etapas de processamento de dados personalizadas a cada linha ou coluna. Pandas oferece:

  • Flexibilidade: Seja para processar dados por linha, coluna ou individualmente por célula, o Pandas dispõe de múltiplos métodos.
  • Eficiência: Embora geralmente seja mais eficiente usar operações vetorizadas do Pandas, por vezes a iteração é a abordagem mais direta.

Entender como iterar eficazmente sobre conjuntos de dados no Pandas pode ser de grande ajuda na fase de limpeza e pré-processamento de dados.

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Descubra diferentes maneiras de iterar sobre conjuntos de dados no Pandas:

  1. Iterar sobre linhas de um DataFrame.
  2. Iterar sobre os nomes das colunas de um DataFrame.
  3. Aplicar uma função personalizada a cada célula em uma coluna do DataFrame.
  4. Usar a função map para formatar todo o DataFrame.
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Seção 3. Capítulo 5
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