Python para Análise de Dados

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Resumo: Componentes e Sintaxe do Python para
Análise de Dados
1. Componentes do Python para Análise de Dados
1 Pandas – manipulação e análise de dados (DataFrames)
2 NumPy – operações numéricas e arrays
3 Matplotlib / Seaborn – visualização de dados
4 SciPy – cálculos científicos e estatísticos
5 Scikit-learn – machine learning
2. Estruturas básicas da linguagem
Variáveis e tipos de dados:
idade = 30
nome = "João"
Tipos: int, float, str, bool
3. Estruturas de dados
lista = [1, 2, 3]
dados = {"nome": "Ana", "idade": 25}
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dados)
4. Estruturas de controle
if idade > 18:
 print("Maior de idade")
for i in lista:
 print(i)
5. Operações básicas
soma = 10 + 5
media = soma / 2
6. Leitura e manipulação de dados
import pandas as pd
df = pd.read_csv("dados.csv")
df.head()
df.describe()
7. Visualização de dados
import matplotlib.pyplot as plt
df["idade"].plot()
plt.show()
Resumo geral:
O Python para análise de dados utiliza bibliotecas especializadas, manipulação com DataFrames,
estruturas simples e geração de gráficos e análises estatísticas.