Projeto de Análise de dados usando Python na prática

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Neste vídeo, ensinarei como usar a linguagem de programação Python para analisar dados.
Python é uma linguagem de programação poderosa que é fácil de aprender e pode ser usada para uma variedade de tarefas. Neste vídeo, ensinarei como usar o Python para analisar dados usando vários exemplos. Depois de assistir a este vídeo, você poderá usar o Python para analisar dados de várias maneiras!
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Опубликовано:

13 окт 2022

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Комментарии : 36

@DataMarketing Год назад

Quer se tornar um analista de dados de sucesso? Conheça a plataforma da Data Marketing: www.datamarketingdigital.com.br 😀

@PedroRodrigues_Cantor Год назад

Faz uma serie irmao, com varios projetos, seria otimo para nos que estamos aprendendo.

@geovanidias5825 2 месяца назад

Opa! Ótimo vídeo, aprendi bastante. Deu pra ter uma idéia do dia a dia de uma Analista e colocar em prática algumas tarefas. Parabéns e obrigado!

@jrpsa 10 месяцев назад

Parabéns pelo vídeo. Muito obrigado

@thaylastar Год назад

Excelente! Faça mais videos assim por favor!!!!

@98153089 7 месяцев назад

sensacional !!! faz mais.

@palomaoliveira3220 11 месяцев назад

Parabéns! Vídeo MUITO bom! 👏🏼👏🏼 só uma dica, aumenta um pouco o close no código quando for explicar, ficará melhor pra visualizar.

@caiquematos42 Год назад

Muito bom!!

@hugoalexandre1792 7 месяцев назад

Sensacional!!! Muito bom, obrigado por compartilhar

@DataMarketing 7 месяцев назад

Eu que agradeço

@Isabela_barbosa Год назад

Excelente vídeo, obrigada por compartilhar!

@DataMarketing Год назад

de nada =D

@VitoriaSilva-cy8wf Год назад

Muito bom👏

@DataMarketing Год назад

Obrigado🥰

@jorgeplatero3748 Год назад

Uma solução mais enxuta para o tratamento de dados: df.columns = [str(i).lower() for i in df.columns] #deixando colunas em minúsculo #substituindo registros inválidos por null df = df.replace('%', '', regex = True) df = df.replace(',', '', regex = True) df = df.replace('-', '', regex = True) df = df.replace('', np.nan) df = df.replace('MAY90', np.nan) df = df.dropna() #excluindo registros inválidos df.isnull().sum() #verificando se ainda há nulos #convertendo para float lst = df.columns[1:] df[lst] = df[lst].astype('float') df.dtypes

@DataMarketing Год назад

boa!! sempre vai ter mais de uma forma de chegar no mesmo resultado =)

@lewis_joga 10 месяцев назад

@@DataMarketingo meu ta indicando erro na linha df = df.replace('%', ' ', regex=true) Também tô usando google colab

@cleytonlanga 6 месяцев назад

@@lewis_jogaJá passou muito tempo 😅😅... Mas o erro estava no "true" tem que ser "True"

@jogagrente Год назад

Brabo meu nobre!

@DataMarketing Год назад

Obrigado Romulo =D

@diegodudeco Год назад

muito bom

@DataMarketing Год назад

Obrigado Diego!

@hiury.tech46 Год назад

top de mais , faz um video de portfólio para engenharia de dados ! Prfv

@DataMarketing Год назад

anotado! trazer algo voltado para automatização

@gustavolodi7375 Год назад

dica... aumentar em 20% a fonte, meu monitor é gigante e a fonte está pequena, da pra ler, mas iria facilitar a visualização

@jorgewelter4530 Год назад

Showww acho que esse video é inédito, parabéns e obrigado. Quanto tempo demorou na prática para fazer esse desafio?

@DataMarketing Год назад

Esse projeto foi algo em torno de 5 horas mas divido em dois dias.

@samanthalobo1746 10 месяцев назад

df[lst] = df[lst].astype("float") esse nan desse nem a pau nao aponta erro de sintaxe anterior .... dureza porem um desafio mt mt mt empolgante estou amando o que eu escolhi ser ! apaixonada pelo video o cara é so XABLAU DOS DADOS

@DataMarketing 10 месяцев назад

Quando ocorrem os problemas e a gente busca entender como resolver é quando mais aprendemos 😉 seja bem vinda

@gabryellleal3264 6 месяцев назад

to com dificuldade nessa mesma linha, é como se houvesse algum caractere que é string e não pode ser convertido em float por algum motivo@@DataMarketing

@tiago5189 Год назад

Nesse case pode realizar algum tipo de consulta, ou teria que lembrar a sintaxe toda na prática? Pq eu até consigo realizar análise ou criar modelos de ML na prática, mas ainda sou muito dependente da documentação então não tenho muita confiança em aplicar pra vagas

@SilvaSenaSena Месяц назад

Qual a finalidade dessa parte do código ? "df.replace('MAY90', np.nan)" sei que ele está substituindo os valores de "MAY90" por NaN. Mas não localizei nenhum dado com essa informação ("MAY90"), antes da transformação.

@SweeperAndRackshasa Год назад

Não estou conseguindo converter a coluna Month para data. fiz o código igualzinho e da esse erro: 'DataFrame' object has no attribute 'Month' Estou usando Jupyter