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.
Como fazer um 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.
Qual o 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.
Como é o 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.
Como é a 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
Quais são as 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
Quais são as 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
Confira um trecho da nossa aula sobre como funciona o Pandas:
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.
