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Transformando dados

Transformando dados - Tutorial de Python

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Transformando dados

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Diferentemente da concatenação, que apenas junta dados de fontes diferentes, as transformações são responsáveis por converter e reformatar dados para facilitar as análises. Transformações podem ser responsáveis por remover dados, eliminando variáveis ou observações quando necessário, por exemplo: quando temos dados duplicados ou valores em branco. Transformações também podem adicionar novos dados pela criação de variáveis ou acrescentando observações, ou, até mesmo, reordenando os seus dados de acordo com o critério, como por exemplo, o tempo. Agora vamos ver como executar transformações de nossos dados. Vamos começar novamente importando as nossas bibliotecas. Dessa vez eu não vou importar os objetos séries e data frame do pandas. Eu vou mostrar uma outra forma como você pode utilizá-los sem necessariamente importa-los. Eu vou criar o primeiro objeto que nós vamos utilizar, o data frame que vou chamar de df e, dessa vez, vamos utilizar assim…

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