Descubra como utilizar a poderosa função GroupBy do Pandas para agrupar, agregar, transformar e filtrar dados em um DataFrame. Aprenda a aplicar diferentes tipos de funções, como agregação, transformação e filtragem, em grupos de uma variável categórica, além de criar e aplicar funções customizadas complexas para analisar os dados da maneira desejada.

Sumário

Agrupamento com Pandas GroupBy

O Pandas GroupBy é uma função muito útil em python para agrupar e agregar dados em um DataFrame. Ele permite dividir o DataFrame em grupos menores, aplicar funções nesses grupos (como agregação, transformação ou filtragem) e depois combinar os grupos novamente em um DataFrame.

  • O Pandas GroupBy é uma ferramenta poderosa para manipulação e análise de dados em python.
  • Permite dividir um DataFrame em grupos menores com base em colunas categóricas.
  • É possível aplicar funções de agregação, transformação ou filtragem em cada grupo.
  • Após a aplicação das funções, os grupos são combinados novamente em um DataFrame.

Processo do GroupBy

O processo do GroupBy é conhecido como ‘Split-Apply-Combine’, envolvendo as etapas de Split, Apply e Combine. A etapa de Split divide o DataFrame em grupos menores com base em colunas categóricas, a etapa de Apply aplica funções em cada grupo e a etapa de Combine combina os grupos transformados em um DataFrame.

  • O processo do GroupBy é essencialmente dividido em ‘Split-Apply-Combine’.
  • A etapa de Split divide o DataFrame em grupos menores com base em colunas categóricas.
  • Na etapa de Apply, diferentes tipos de funções podem ser aplicadas, como agregação e transformação.
  • Os grupos transformados são combinados novamente em um DataFrame na etapa de Combine.

Funcionamento do GroupBy

O funcionamento básico do GroupBy envolve 3 etapas, conforme ilustrado abaixo. O DataFrame original é dividido em grupos menores baseado nos valores categóricos de uma ou mais colunas de agrupamento. Uma função é aplicada em cada um desses grupos menores e os grupos transformados são combinados novamente em um DataFrame final.

  • O funcionamento do GroupBy envolve 3 etapas principais.
  • O DataFrame é dividido em grupos menores com base nos valores categóricos das colunas de agrupamento.
  • Uma função é aplicada em cada grupo menor.
  • Os grupos transformados são combinados novamente em um DataFrame final.

Introdução ao GroupBy

O GroupBy é uma funcionalidade fundamental do Pandas, uma biblioteca de análise de dados em python. Ele permite agrupar dados com base em uma ou mais chaves, facilitando a análise e a compreensão de conjuntos de dados complexos.

  • O GroupBy é uma funcionalidade do Pandas, uma biblioteca de análise de dados em python.
  • Permite agrupar dados com base em uma ou mais chaves.
  • Facilita a análise e a compreensão de conjuntos de dados complexos.

Agrupamento Simples

No exemplo prático apresentado, o agrupamento simples é demonstrado ao agrupar os dados pela coluna ‘sex’ e calcular a média de todas as colunas numéricas. Isso proporciona uma visão estatística sobre os gastos e gorjetas com base no sexo dos clientes.

  • Demonstra o agrupamento de dados pela coluna ‘sex’ e o cálculo da média de todas as colunas numéricas.
  • Fornece uma visão estatística sobre os gastos e gorjetas com base no sexo dos clientes.

Agrupamento Múltiplo

Além do agrupamento simples, o artigo explora o conceito de agrupamento múltiplo, onde é possível agrupar por múltiplas colunas e calcular estatísticas específicas para cada grupo. No exemplo, os dados são agrupados por período do dia e dia da semana, calculando a média da gorjeta e valor total da conta para esses grupos.

  • Explora o conceito de agrupamento múltiplo, permitindo agrupar por múltiplas colunas e calcular estatísticas específicas para cada grupo.
  • Demonstra o agrupamento por período do dia e dia da semana, calculando a média da gorjeta e valor total da conta para esses grupos.

Funções de Agregação Múltiplas

O artigo também aborda a aplicação de funções de agregação múltiplas, destacando a capacidade de aplicar várias funções de agregação a diferentes colunas simultaneamente. Isso proporciona uma análise mais abrangente e detalhada dos dados, permitindo extrair insights valiosos para o negócio.

  • Destaca a capacidade de aplicar várias funções de agregação a diferentes colunas simultaneamente.
  • Proporciona uma análise mais abrangente e detalhada dos dados, permitindo extrair insights valiosos para o negócio.

Agregação de Dados com Pandas GroupBy

Ao utilizar o Pandas GroupBy, é possível realizar a agregação de dados de forma eficiente e poderosa. Através da função agg(), é possível calcular múltiplas estatísticas, como valor mínimo, máximo, desvio padrão e média, agrupadas por uma determinada variável, como fumante e não fumante.

  • A função agg() permite calcular múltiplas estatísticas de forma simultânea
  • É possível agrupar os dados por uma variável específica, como fumante e não fumante
  • As estatísticas calculadas incluem valor mínimo, máximo, desvio padrão e média

Funções Customizadas no GroupBy

Além das funções de agregação embutidas, o Pandas GroupBy possibilita a criação e aplicação de funções customizadas. Isso permite uma análise mais personalizada dos dados, como o cálculo da contribuição percentual da gorjeta em relação ao valor total da conta para cada sexo.

  • É possível criar e aplicar funções customizadas para análises mais específicas
  • As funções customizadas permitem uma análise personalizada dos dados

Vantagens do Pandas GroupBy

O Pandas GroupBy oferece diversas vantagens e características que o tornam uma ferramenta poderosa para análise de dados. Além das funções de agregação embutidas, o GroupBy permite a aplicação de múltiplas funções de agregação simultaneamente, criação de funções customizadas complexas e sua integração com outras funcionalidades do Pandas e NumPy.

  • Permite análises complexas por subgrupos de forma simples e intuitiva
  • Aceita múltiplas funções de agregação simultaneamente
  • Integração com outras funcionalidades do Pandas e NumPy

Torne-se um cientista de dados aprendendo tudo na prática!

Gostou do conteúdo? Se aprofunde ainda mais nesse assunto com a nossa Formação em Dados!

Conclusão

O Pandas GroupBy é uma ferramenta extremamente poderosa para análise de dados, permitindo realizar análises complexas por subgrupos de forma simples e intuitiva. Com diversas funções de agregação já embutidas, a capacidade de aceitar múltiplas funções de agregação simultaneamente e a possibilidade de criar funções customizadas complexas, o GroupBy é uma ferramenta essencial para qualquer análise de dados com Pandas.