🐼 Introdução ao pandas

📌 O que é?

pandas é uma biblioteca do Python voltada para manipulação e análise de dados. Ela permite trabalhar com dados estruturados (linhas e colunas) de forma eficiente, semelhante ao que fazemos com planilhas ou tabelas SQL.

✅ Por que usar pandas?

• Facilita a leitura e transformação de arquivos CSV, Excel, JSON, etc.
• Permite limpar, filtrar, agrupar e visualizar dados de forma intuitiva
• Integra-se com outras bibliotecas: NumPy, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn
• É ideal para tratamento de dados estruturados (como planilhas e tabelas SQL)

🧱 Principais Estruturas

🔹 Series: estrutura unidimensional (como uma coluna)

Uma Series é como uma coluna de Excel. Ela possui dois elementos principais:

• Os dados
• Os índices (rotuladores)

👉 Quando usar? Quando você precisa de uma lista com rótulos (como uma coluna isolada).

import pandas as pd

serie = pd.Series([10, 20, 30], index=["a", "b", "c"])
print(serie)

SAÍDA:
a    10
b    20
c    30

🔹 DataFrame — tabela bidimensional

Um DataFrame é a estrutura mais usada no pandas. Ele funciona como uma planilha do Excel ou tabela SQL, com linhas e colunas nomeadas.

dados = {
    "Nome": ["Ana", "Bruno", "Carlos"], # Repare que é uma coluna com seus dados
    "Idade": [25, 30, 22],
    "Cidade": ["SP", "RJ", "BH"]
}

df = pd.DataFrame(dados)
print(df)

SAÍDA:
     Nome  Idade Cidade
0     Ana     25     SP
1   Bruno     30     RJ
2  Carlos     22     BH