Pandas

Question 1

Oq e uma série, no pandas??

Qual e a sintaxe é como fazer uma?

Answer 1

Uma série e uma tabela de dados unidimensional, ou seja, somente com uma coluna

Sintaxe:
Pd.Series(dados, index=default)

E possível criar uma série a partir de uma lista, dict ou uma tupla

Question 2

Como pegar somente os valores de uma série ou dataframe?

Answer 2

Podemos utilizar nome da série ou dataframe .values()

Dt.values()
Ser.values()

Question 3

Como ver somente o Index q estão inclusos em um obj, dataframe ou série?

Answer 3

Usando a função .Index

Dt.index
Ser.index
Sem parêntese, o retorno será dos valores

Question 4

Função pd.notnull()

pd.isnull()

Answer 4

Em notnull, vai retornar False se for um valor nulo(nan) e True se for um valor diferente de nulo
E isnull vai retornar True se for um valor nulo(nan) e False se o valor for diferente de nulo

Question 5

Obj.index.name, oq isso significa??

Answer 5

Vai integra como um nome do Index

Vai criar como se fosse um nome, vai ser possível utilizar algumas funções e utilizar os Index

Question 6

Qual a saída destes comandos:
Obj.head()
Obj.tail()

Answer 6

O primeiro comando, vai mostrar somente as 5 primeiras linha de dataFrame ou série
O segundo comando, atuará de forma semelhante ao primeiro, só q pegara as 5 últimas linhas

Question 7

Como criar um level em um index

Ex

Obj.groupby(level=”algum nome”)

Answer 7

Podemos usar o comando
Obj.index.names = ‘algum nome”

Aí, podemos atuar pelo level em algumas funções

Question 8

Como inverter os Index com a coluna ??

  1.  2.  3.  4  A.  0.  6.   1. 6 B.  3.  7.   7. 4 C.  4.  2.   1. 3

Answer 8

Usando o método

Obj.T

Question 9

Como será a saída
Obj.columns
Obj.values

Answer 9

Obj.columns, será uma array contendo somente os nomes das columns
Obj.values, sera uma array contendo os nomes dos somente os valores
Obj.index, será uma array contendo somente os nomes dos Index

Question 10

Como utilizar a função do pandas reindex??

Answer 10

Reindex pode atuar tanto com axis=1 ou axis=0

Reindex reorganiza o Index ou a coluna da maneira q vc quiser, passando uma lista contendo por onde ele deve organizar

 1.  2.  3.  4  A.  0.  6.   1. 6 B.  3.  7.   7. 4 C.  4.  2.   1. 3

Obj.reindex([b, a])
Obj.reindex([4, 1, 3], axis=1)

Question 11

Como retirar colunas ou linhas de um dataframe??

Answer 11

Poderíamos utilizar o del ou a função drop do pandas

  1.  2.  3.  4  A.  0.  6.   1. 6 B.  3.  7.   7. 4 C.  4.  2.   1. 3

Obj.drop(c)
Obj.drop([a, c])
Obj.drop([1, 3, 4], axis=1)

Question 12

FATIAMENTO:

Qual é a diferença entre, fazer um fatiamento com obj.loc é obj.iloc?

Answer 12

Iloc =faz o slince com números inteiros
Loc= faz o slince com strings

  1.  2.  3.  4  A.  0.  6.   1. 6 B.  3.  7.   7. 4 C.  4.  2.   1. 3

Obj.iloc[1, 0]
A saída será o valor 3
Obj.loc[a]
A saída será a linha completa de a [0, 6, 1, 6]

Question 13

Função add?

Answer 13

Faz uma soma entre obj.
Normalmente, os obj q nao se sobrepõe ficam com o valor nan, mas com essa função, os q não se sobrepõe recebem um valor do outro Df

Question 14

Como aplicar uma função em um dataframe, série ou array??

Answer 14

Podemos utilizar o aplicador de função unidimensionais, a função appy

Ex:
F = lambda x: x.max() - x.min()
Frame.aply(f)

Question 15

Função do pandas, sort_index e sort_values??

Answer 15

Como o próprio nome já diz, organiza o Index ou os valores

Podemos passar o axis para ambas, ou também , ascedinding

Question 16

Função de séries, values_counts(), e função is_unique??

Answer 16

Values_counts(), conta a quantidade de valores q uma série tem, o retorno será de uma série .
Is_unique(), retornar True se os Index do obj são únicos, e False se eles se repetem

Question 17

FATIAMENTO:

Obj[a] = 6

Obj[obj>0]

Answer 17

Em objeto a linha q o index for a receberá 6

Em objeto os q forem maior q 0 receberá True e os menores False

Question 18

FATIAMENTO:

  1.  2.  3.  4  A.  0.  6.   1. 6 B.  3.  7.   7. 4 C.  4.  2.   1. 3

Obj[4]

Obj.loc[[c, a, b]]

Obj[obj>3]

Answer 18

No primeiro vai pegar a coluna q o nome, seja, 4

No segundo vai pegar os Index na sequência , c, a e b

No último os valores q sejam maior q 3 vao ser True e os demais vão ser False

Question 19

FATIAMENTO:

                 One.  Two.  Three.  Four Ohio.            0.        1.        2.          3 Colorado.    4.        5.        6.          7 Utah.            8.        9.       10.        11 New York    12.     13.      14.        15

Data[data > 5] = 0

Data.iloc[:, :3][data.three > 5]

Answer 19

No primeiro, os valores q forem maiores q 5 vão receber 0, os outros vão continuar normais

No segundo exemplo, vai pegar todos os Index, e somente as colunas até o three, depois na coluna three Vai ser exibido somente os valores acima de 5

Question 20

Como criar um dataframe ??

Answer 20

Com o metodo do pandas.dataframe , podemos usar uma série , uma lista, um dict, um mapeamento, uma array

Question 21

Métodos matemáticos:

Add = radd
Sub = rsub
Div= rdiv
Floordiv = rflloordiv
Mul = rmul
Pow = rpow

Qual método podemos combinar qual método para melhorar o desempenho??

Answer 21

Todos funcionam de modo semelhante as operações comuns

O método fill_value, para q as colunas ou Index que não se sobrepõe, recebam um número de nossa escolha

Question 22

Obj.duplicates()

Obj.drop_duplicates()

Answer 22

No primeiro vai devolver True se for duplicata e False se não não for

No segundo vai dropa a linha q tiver duplicatas

Lembrando q e um método das Séries

Question 23

Como criar uma série com indexação hierárquica??

Answer 23

Ineex=[[he, dhhr], [hdh, hrh]]

Question 24

Obj.sort_index()

Answer 24

Organiza os Index em em ordem alfabética ou em seq de números

Question 25

Como criar um dataframe, com base em uma série com indexação hierarquia??

Answer 25

Usando o método data.unstack(), e fazer ele voltar de novo com o método Stack()