{"id":51968,"date":"2025-02-04T12:30:00","date_gmt":"2025-02-04T15:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.locaweb.com.br\/blog\/?p=51968"},"modified":"2025-02-10T14:58:23","modified_gmt":"2025-02-10T17:58:23","slug":"pandas-python-como-instalar-e-usar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.locaweb.com.br\/blog\/temas\/codigo-aberto\/pandas-python-como-instalar-e-usar\/","title":{"rendered":"Pandas Python: Como instalar e usar a biblioteca gratuita?\u00a0"},"content":{"rendered":"\n

Entenda como funciona esta que \u00e9 uma das principais fontes em c\u00f3digo aberto para quem deseja usar essa linguagem de programa\u00e7\u00e3o.<\/em> <\/p>\n\n\n\n

Quando falamos em manipula\u00e7\u00e3o de dados com Python, \u00e9 praticamente imposs\u00edvel n\u00e3o mencionar a biblioteca Pandas<\/strong>. Ela se tornou uma das ferramentas mais populares e poderosas <\/strong>no universo de cientistas de dados, desenvolvedores e todas as pessoas que trabalham constantemente com um grande volume de informa\u00e7\u00f5es.  <\/p>\n\n\n\n

Seu nome \u00e9 inspirado em \u201cPanel Data<\/em>\u201d (dados em painel), mas muitos gostam de relacionar ao urso panda, por ser f\u00e1cil de lembrar. Independentemente da origem do termo, o fato \u00e9 que o Pandas revolucionou a maneira como analisamos, transformamos e tratamos dados em <\/strong>Python<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Se voc\u00ea \u00e9 iniciante e est\u00e1 come\u00e7ando a dar os primeiros passos na \u00e1rea de ci\u00eancia de dados, ou se j\u00e1 possui experi\u00eancia e deseja apenas refor\u00e7ar seu conhecimento, este artigo \u00e9 o caminho! <\/p>\n\n\n\n

Vamos abordar o que \u00e9<\/em><\/strong> a biblioteca Pandas Python<\/strong>, suas principais funcionalidades, como instal\u00e1-la, dicas iniciais de uso, manipula\u00e7\u00e3o de estruturas de dados e boas pr\u00e1ticas para facilitar o dia a dia.  <\/p>\n\n\n\n

Teremos, tamb\u00e9m, uma abordagem \u201cm\u00e3o na massa\u201d<\/strong>, sem esquecer de explica\u00e7\u00f5es conceituais. Assim, voc\u00ea poder\u00e1 ir al\u00e9m do simples uso e realmente entender como cada comando funciona em conjunto com outros pacotes do ecossistema Python. <\/p>\n\n\n\n

Outro ponto importante \u00e9 a forma como podemos levar esses conhecimentos para produ\u00e7\u00e3o. Saber instalar e usar Pandas Python localmente \u00e9 um bom come\u00e7o<\/strong>, mas \u00e0s vezes \u00e9 preciso ter um ambiente mais robusto ou escalar a aplica\u00e7\u00e3o.  <\/p>\n\n\n\n

Nesse sentido, contar com um <\/strong>Servidor VPS<\/strong><\/a> pode ser uma solu\u00e7\u00e3o interessante para hospedar scripts de an\u00e1lise<\/strong>, garantindo que tudo rode de maneira est\u00e1vel e segura.  <\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, o Pandas se integra bem a outras bibliotecas de Python<\/strong>, como NumPy, <\/em>Matplotlib<\/em><\/a> <\/em>e Scikit-Learn<\/em>, que s\u00e3o igualmente essenciais para limpeza, visualiza\u00e7\u00e3o e modelagem de dados. <\/p>\n\n\n\n

A linguagem de programa\u00e7\u00e3o Python<\/strong>, por sua vez, continua em evid\u00eancia entre as linguagens de programa\u00e7\u00e3o mais usadas<\/a> na atualidade, justamente por oferecer essas bibliotecas incr\u00edveis que tornam o dia a dia do cientista de dados mais produtivo.  <\/p>\n\n\n\n

E se voc\u00ea quiser explorar mais detalhes sobre porque o Python \u00e9 t\u00e3o requisitado, vale conferir tamb\u00e9m nosso guia sobre essa linguagem,<\/a> que explica todo o cen\u00e1rio e as vantagens de optar por ele. <\/p>\n\n\n\n

A seguir, voc\u00ea confere a estrutura que usaremos ao longo deste artigo: <\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. O que \u00e9 a biblioteca Pandas em Python?<\/strong>\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
      \n
    1. Principais funcionalidades do Pandas<\/strong>\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
        \n
      1. Estruturas de dados no Pandas<\/strong>\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
          \n
        1. Como instalar o Pandas no Python?<\/strong>\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
            \n
          1. Usando o Pandas: primeiros passos<\/strong>\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
              \n
            1. Leitura e escrita de arquivos com Pandas<\/strong>\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
                \n
              1. Dicas e boas pr\u00e1ticas ao usar o Pandas<\/strong>\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

                Ao final, voc\u00ea vai entender mais sobre <\/strong>DataFrames<\/em><\/strong>, ler e gravar arquivos em diversos formatos e aplicar boas pr\u00e1ticas que tornar\u00e3o suas an\u00e1lises de dados mais r\u00e1pidas e eficientes. Vamos l\u00e1? <\/p>\n\n\n\n

                O que \u00e9 a biblioteca Pandas em Python?<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

                De forma resumida, trata-se de uma biblioteca de <\/strong>c\u00f3digo<\/strong><\/a> aberto<\/strong> desenvolvida para lidar com dados tabulares e s\u00e9ries temporais de forma r\u00e1pida e eficiente.  <\/p>\n\n\n\n

                Lan\u00e7ada inicialmente em 2008, por Wes McKinney<\/strong>, tornou-se parte fundamental do ecossistema de ci\u00eancia de dados em Python. Muitas das atividades do dia a dia de um cientista de dados passam pela limpeza, tratamento, an\u00e1lise e transforma\u00e7\u00e3o de grandes volumes de informa\u00e7\u00f5es, sejam elas provenientes de planilhas, bancos de dados, APIs ou arquivos CSV. <\/p>\n\n\n\n

                O diferencial do Pandas \u00e9 permitir a manipula\u00e7\u00e3o de dados <\/strong>de maneira muito semelhante \u00e0 forma como lidamos com tabelas em ferramentas tradicionais, como Excel ou SQL, mas mantendo a flexibilidade e a performance de um script Python.  <\/p>\n\n\n\n

                Com o Pandas Python \u00e9 simples fazer filtros, agrupar e somar dados<\/strong>, criar colunas derivadas de outras e at\u00e9 mesmo manipular \u00edndices, tudo com poucas linhas de c\u00f3digo. <\/p>\n\n\n\n

                Leia mais:<\/strong> <\/p>\n\n\n\n