Contextualização

A linguagem Python é uma das ferramentas mais poderosas e versáteis a disposição de programadores e pesquisadores. Não à toa, essa linguagem tem uma aceitação massiva em diferentes áreas do conhecimento, como engenharia, matemática, física, estatística, ciência de dados, entre outros. Porém, como uma grande força de Python reside em sua comunidade e no desenvolvimento de bibliotecas de alto nível, é muito importante aprender a usar essas ferramentas. Dentre essas bibliotecas, uma das mais fundamentais para a realização de análise de dados em Python é a Biblioteca Pandas.

A biblioteca Pandas é uma ferramenta aberta de alto desempenho que proporciona ao analista de dados uma maneira intuitiva e flexível de lidar com dados tabulares - uma das formas mais comuns de apresentação de dados em estudos empíricos. Sua estrutura de dados padrão, chamada DataFrame, permite operações complexas com uma quantidade mínima de código.

Além disso, a biblioteca Pandas possui vasto conjunto de funções para a leitura de arquivos com diferentes formatos como CSV, Excel, SQL, entre outros. Pandas também fornece ferramentas robustas para tratar dados faltantes, agrupar informações e concatenar, juntar ou fundir diferentes conjuntos de dados, ampliando de forma considerável o poder de análise do Python.

Introdução

Com a rápida expansão da ciência de dados e a crescente demanda por habilidades de análise de dados, cada vez mais pessoas estão começando a se familiarizar com o Python e sua poderosa biblioteca Pandas. No entanto, apesar das muitas vantagens dessa biblioteca, aprender a usá-la de maneira eficaz pode ser um desafio. É aí que este projeto entra.

Este projeto visa oferecer a todos vocês uma introdução direta e eficaz à manipulação e análise de dados usando a biblioteca Pandas do Python. Desde a instalação e importação da biblioteca até a leitura e gravação de dados em vários formatos, passando pela limpeza e manipulação de dados, nós iremos cobrir o básico para que vocês possam começar a usar esse poderoso conjunto de ferramentas de maneira autônoma.

Mais importante, ao final deste projeto, vocês não serão apenas capazes de realizar tarefas rotineiras de manipulação e análise de dados, mas também poderão fazer isso de uma maneira que seja eficiente, reproduzível e robusta. Em suma, vocês serão capazes de enfrentar as complexidades dos dados do mundo real com ferramentas de classe mundial.

Materiais Extras

Para uma imersão mais profunda em Python e na Biblioteca Pandas, os seguintes recursos são recomendados:

1. [Python for Data Analysis] : O livro apresenta uma introdução detalhada ao uso de Python para análise de dados, com foco especificamente na biblioteca Pandas.
2. [Pandas Documentation] : O guia de documentação oficial do pandas é uma referência abrangente e detalhada. Ele fornece uma visão geral detalhada das estruturas de dados do pandas, funções e métodos.
3. [Pandas Tutorials on YouTube] Playlist da YouTube com excelentes tutoriais de Pandas.
4. [Pandas Exercises on Kaggle] : O Kaggle, uma popular plataforma de competições de Data Science, oferece um conjunto de exercícios interativos que o ajudará a praticar e aprofundar seu conhecimento em pandas.

Atividade Prática

Análise de um Conjunto de Dados com a biblioteca Pandas

Objetivo do projeto

O objetivo deste projeto é usar a biblioteca Pandas para realizar a análise de um conjunto de dados reais. Os alunos aprenderão todas as etapas para preparar, explorar e analisar os dados, incluindo limpar os dados, agrupar informações, tratar dados faltantes e criar visualizações significativas.

Materiais Necessários

Este projeto exigirá:

1. Uma instalação funcional de Python
2. A biblioteca Pandas, que pode ser instalada via pip (ou conda se estiver usando a distribuição Anaconda de Python)
3. Um conjunto de dados para análise. Recomendo o conjunto de dados 'Iris' que é comum em análises de dados e disponível via seaborn (outra biblioteca Python que você pode instalar via pip ou conda). Para acessar o conjunto de dados Iris, use o seguinte código: seaborn.load_dataset('iris').

Descrição Detalhada do Projeto

Seu grupo (3 a 5 membros) irá passar pelas seguintes etapas para analisar o conjunto de dados escolhido:

1. Instalação e carregamento das bibliotecas necessárias: Instalar a biblioteca Pandas e importá-la para o programa Python.

2. Carregamento do conjunto de dados: Carregar e explorar o conjunto de dados para entender suas características.

3. Limpeza dos dados: Tratar quaisquer dados faltantes e garantir que os dados estejam no formato desejado.

4. Exploração dos dados: Usar funções do Pandas para descobrir características-chave dos dados, como médias, medianas e modos.

5. Visualização dos dados: Criar pelo menos uma visualização significativa dos dados usando as funções de plotagem do Pandas.

6. Interpretação dos dados: Interprete os resultados obtidos e desenvolva conclusões válidas sobre o conjunto de dados.

Este projeto deve ser concluído dentro de uma semana, com cada membro do grupo esperado para contribuir em partes iguais (aproximadamente 2 a 4 horas por aluno).

Passo a Passo detalhado para a realização da atividade

1. Instale a biblioteca Pandas (e a biblioteca Seaborn para o conjunto de dados Iris) se você ainda não as tiver instalado. Se você estiver usando o Jupyter Notebook para este projeto, você pode instalar as bibliotecas diretamente no notebook usando o comando !pip install pandas seaborn.

2. Abra um novo notebook Jupyter ou script Python e comece importando as bibliotecas necessárias. Por exemplo, import pandas as pd e import seaborn as sns.

3. Carregue o conjunto de dados Iris usando a função load_dataset da biblioteca Seaborn. Por exemplo df = sns.load_dataset("iris").

4. Use a função .info() para explorar as características básicas do conjunto de dados, como o número de linhas e colunas, os tipos de dados em cada coluna e os nomes das colunas.

5. Procure e trate dados faltantes no conjunto de dados usando as funções isna e fillna do Pandas.

6. Use a função .describe() para visualizar as estatísticas descritivas do conjunto de dados.

7. Use a função .groupby() para agrupar os dados por uma coluna particular e calcular estatísticas agregadas.

8. Crie pelo menos uma visualização significativa usando a função .plot() do Pandas.

9. Finalmente, analise as estatísticas e visualizações para desenvolver conclusões válidas sobre o conjunto de dados.

10. Documente seu processo e resultados em um relatório escrito, revisado e aprovado por todos os membros do grupo.

Entrega do Projeto

A entrega final deste projeto será um relatório escrito, juntamente com o código Python. O relatório deve incluir as seguintes seções:

• Introdução: Descreva o contexto do projeto, sua relevância e os principais objetivos do projeto. Também forneça uma breve descrição do conjunto de dados analisado.

• Desenvolvimento: Descreva o código em detalhes, explicando cada passo do processo de análise. Ilustre a metodologia utilizada com exemplos mostrando a saída de cada etapa.

• Conclusões: Discuta os resultados obtidos, os insights adquiridos a partir da análise de dados e as conclusões que vocês foram capazes de chegar.

• Bibliografia: Forneça as referências dos livros, páginas da web, vídeos, etc., que vocês utilizaram para elaborar o projeto.

Lembre-se, o relatório é igualmente importante ao código. Certifique-se de que todos os membros do grupo contribuam para ambas as partes do projeto e revisem cuidadosamente o trabalho finalmente produzido.