Entendendo a Função melt do Pandas

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Fala Impressionadores! Hoje eu vou abordar a função melt do Pandas que é uma função que vai te auxiliar na hora de separar informações e deixá-las mais visuais e mais fáceis de trabalhar.
A ideia aqui é pegar uma tabela com várias colunas e transformar essas colunas em linhas, depois fazer alguns tratamentos para que fique muito mais fácil a análise de dados.
Como você deve saber, geralmente vamos pegar bases de dados que não estão prontas para o uso, então temos que fazer alguns tratamentos, transformações, utilização de alguns métodos para que assim possamos começar a análise de dados no Python.
Essa etapa é fundamental para que você consiga não só organizar, mas colocar os tipos corretos em cada informação para que consiga fazer as análises de forma adequada.
Até porque você não vai conseguir fazer uma análise numérica em um texto, não pode somar textos e pegar uma média por exemplo.
Então eu vou te mostrar como utilizar o método melt, fazer a reorganização de dados, separação de strings e até utilizar o rsplit no Python para fazer esses ajustes antes da análise de dados!
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Conteúdo da Aula
00:00 Introdução
02:22 Melt do Pandas
05:48 Contexto (base de dados)
06:16 Documentação do melt
08:40 Informações dos dados
09:02 Aplicando a função melt
14:08 Resultado do melt
15:19 Análise do resultado
16:33 Revisão da função melt
17:13 Informações da base de dados
18:40 Método de string (rsplit - separação de strings)
24:25 Informação dos dados
25:00 Transformações de data no Python
27:00 Inserindo apenas o número do mês
28:27 Tipo categórico no Python
31:17 Análises de Dados no Python (boxplot)
38:14 Revisão do conteúdo
41:53 Conclusão
#cienciadedados #cienciadados #hashtagprogramacao

[@moderacaohashtag]

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[@animesadventure]

Essa séria de pandas está muito boa, além disso sua didática é incrivel parábens!!!

[@BrunaSantos-yo2ug]

Obrigada pela maravilhosa aula!

[@jiomar]

gostando muito dessa série de vídeos explorando mais o Pandas com suas funções e aplicações, vou usar ele em meu TCC e já planejo usar os vídeos como referencia para aplicar técnicas de tratamento de bases de dados.

[@jonnathaskeller1285]

Essa série de Pandas está fantástica. Muitos métodos interessantes de manipulação. Acho que seria uma boa também fazer um vídeo específico ensinando o uso dos métodos apply e apply com lambda, applymap e transform, abordando as diferenças entre eles!

[@markuscaldeira]

Obrigado pela excelente aula.

[@andersoncamposl]

Excelente explicação!!

[@SampaioDev]

Pandas é de letra o top10 bibliotecas do python para mexer com analise de dados

[@raphaelsantos4154]

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