CURSO DE PANDAS

👨‍⚖️PANDAS É UMA BIBLIOTECA DE CÓDIGO ABERTO PARA MANIPULAÇÃO E ANÁLISE DE DADOS EM PYTHON.

AVISO:

• O PROJETO DO CURSO localizado em ./CURSO COMPRETO/PROJETO foi desenvolvido utilizando o Jupyter Notebook. Para mais informações, consulte o README DO PROJETO.

• O README DO CURSO em ./CURSO COMPRETO/README.md e o MANUAL em ./MANUAL.md foram criados utilizando Python. Sinta-se à vontade para utilizar qualquer uma dessas ferramentas conforme sua necessidade!

CONCEITO:

Pandas é uma biblioteca de código aberto para manipulação e análise de dados em Python. É amplamente utilizada devido à sua facilidade de uso e capacidade de lidar com grandes volumes de dados.

SUA HISTÓRIA:

1. Criação por Wes McKinney (2008):

   • Pandas foi criado por Wes McKinney enquanto ele trabalhava na AQR Capital Management, uma empresa de gestão de investimentos. Ele desenvolveu a biblioteca para fornecer ferramentas de análise e manipulação de dados mais robustas e eficientes do que as disponíveis na época.

2. Lançamento Inicial:

   • A primeira versão pública de Pandas foi lançada em 2009. Desde então, a biblioteca cresceu em popularidade e funcionalidade, com uma comunidade ativa de desenvolvedores contribuindo para seu desenvolvimento.

3. Expansão da Comunidade:

   • Pandas rapidamente ganhou popularidade na comunidade de ciência de dados devido à sua facilidade de uso e capacidade de manipular grandes volumes de dados de forma eficiente. A comunidade cresceu rapidamente, com muitos contribuindo para seu desenvolvimento e documentação.

4. Inclusão em Grandes Projetos:

   • A biblioteca foi adotada por muitos projetos de ciência de dados e análise de dados, se tornando uma ferramenta essencial para analistas, cientistas de dados e desenvolvedores.

5. Melhorias Contínuas:

   • Desde seu lançamento, Pandas passou por várias atualizações e melhorias, adicionando novas funcionalidades, otimizando o desempenho e corrigindo bugs. A biblioteca agora suporta uma ampla gama de operações, desde a leitura de dados de diversos formatos até a manipulação complexa de DataFrames.

6. Integração com Outras Ferramentas:

   • Pandas é frequentemente usado em conjunto com outras bibliotecas de Python, como NumPy (para operações numéricas), Matplotlib e Seaborn (para visualização de dados), e Scikit-Learn (para aprendizado de máquina).

7. Pandas como Fundamento para Análise de Dados:

   • Hoje, Pandas é uma das bibliotecas mais importantes e amplamente usadas no ecossistema de ciência de dados em Python. É considerada uma ferramenta essencial para qualquer pessoa que trabalhe com análise de dados, seja em pesquisa acadêmica, indústria ou desenvolvimento de software.

8. Desenvolvimento Contínuo:

   • A biblioteca continua a evoluir com contribuições da comunidade global de desenvolvedores. O desenvolvimento é gerenciado por um grupo de mantenedores dedicados que trabalham para garantir que Pandas continue a atender às necessidades da comunidade de ciência de dados.

CARACTERISTICAS:

POSITIVAS:

1. Facilidade de Uso:

   • Pandas possui uma sintaxe intuitiva e fácil de aprender, tornando-se acessível para iniciantes e eficiente para usuários avançados.

2. Estruturas de Dados Poderosas:

   • Oferece estruturas de dados flexíveis como Series e DataFrame, que facilitam a manipulação de dados tabulares e de séries temporais.

3. Leitura e Escrita de Dados:

   • Suporta múltiplos formatos de entrada e saída, incluindo CSV, Excel, SQL, JSON, HTML, e mais, facilitando a importação e exportação de dados.

4. Manipulação de Dados:

   • Fornece uma ampla gama de funções para limpeza, filtragem, agrupamento, agregação, fusão e transformação de dados.

5. Integração com Outras Bibliotecas:

   • Integra-se bem com outras bibliotecas populares de Python, como NumPy, Matplotlib, Seaborn e Scikit-Learn, formando um ecossistema robusto para análise de dados.

6. Suporte a Séries Temporais:

   • Possui suporte avançado para manipulação de séries temporais, incluindo funcionalidades para indexação, resampling e análise de dados temporais.

7. Documentação Abrangente:

   • A documentação do Pandas é extensa e detalhada, oferecendo tutoriais, exemplos e referências que ajudam os usuários a entender e usar a biblioteca de forma eficaz.

8. Desempenho:

   • Implementado em cima do NumPy, o Pandas é otimizado para desempenho, permitindo manipulação eficiente de grandes conjuntos de dados.

NEGATIVAS:

1. Consumo de Memória:

   • Pandas pode ser intensivo em termos de memória, especialmente ao trabalhar com grandes conjuntos de dados, o que pode ser uma limitação em ambientes com recursos limitados.

2. Desempenho em Grandes Conjuntos de Dados:

   • Embora eficiente, Pandas pode não ser a melhor escolha para conjuntos de dados extremamente grandes (vários gigabytes ou terabytes), onde bibliotecas especializadas como Dask ou ferramentas de big data como Apache Spark podem ser mais adequadas.

3. Curva de Aprendizado:

   • Para usuários completamente novos na programação ou na análise de dados, pode haver uma curva de aprendizado inicial para entender as operações e manipulações complexas de dados.

4. Paralelismo e Multithreading Limitados:

   • Pandas não oferece suporte nativo para paralelismo e multithreading, o que pode ser uma limitação ao tentar executar operações em múltiplos núcleos de CPU.

5. Erros Silenciosos:

   • Algumas operações em Pandas podem falhar silenciosamente, sem levantar exceções, o que pode levar a resultados inesperados se o usuário não estiver atento.

6. Atualizações e Quebras de Compatibilidade:

   • Atualizações na biblioteca podem, ocasionalmente, introduzir quebras de compatibilidade com versões anteriores, exigindo ajustes no código existente.

7. Complexidade em Operações Avançadas:

   • Embora muitas operações básicas sejam intuitivas, algumas manipulações avançadas podem ser complexas e difíceis de entender, especialmente para iniciantes.

SUBSIDIOS:

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