Data Science and Machine Learning - #8 Pandas IV - União, Filtros e Apply

No video de hoje aprenderemos como realizar a união de DataFrames, filtro e método apply no conjunto de dados exibindo os resultados desejados.

Pandas e Python - Filtros

Vamos criar primeiramente dois DataFrames fictícios.

df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]},index=[19,20,21])
df2 = pd.DataFrame({'C':['a','b','c'],'D':['d','e','f']},index=[20,21,22])

União de DataFrames

Agora que já temos dois conjunto de dados, podemos trabalhar os métodos de união:

pd.concat([df1,df2], axis=1)
df1.join(df2,how='outer').fillna(df1['A'].mean())

Filtros de Dados

Vamos verificar agora como filtrar dados em DataFrames usando Python.

df1['C']=[8,10,12]
df1.loc[22]=[13,16,19]
df1[df1['A']>2]
df1[(df1['A']>2) & (df1['C']>15)]
df1[df1['B'] == 6]

O operador E é representado pelo e comercial (&) e o operador OU é representado pelo pipe (|).

Método Apply

O método apply nos ajuda a percorrer um DataFrame executando operações dentro dos dados.

df1.apply(lambda x:x*3)

def maioresCincoA(x):
    if x > 5:
        return True
    else:
        return False
#df1['Maiores']=df1['A'].apply(maioresCincoA)
df1['A']=df1['A'].apply(maioresCincoA)

Por hoje é só! Sucesso nos códigos e na vida!

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