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Análise de Dados com Python: Leitura e Manipulação de Arquivos CSV
Aprenda a carregar e analisar arquivos CSV em Python para extrair insights de dados de forma rápida e eficiente
Arquivos CSV (Comma-Separated Values) são amplamente utilizados para armazenar e compartilhar dados tabulares de forma simples e acessível. Em Python, a biblioteca Pandas facilita a leitura e manipulação desses arquivos, permitindo que você carregue dados diretamente em um DataFrame, que é uma estrutura de dados comumente usada na análise de dados.
Neste post, abordaremos:
- Como ler um arquivo CSV em Python usando Pandas
- Manipulação e análise básica de dados com DataFrames
- Exercícios práticos para consolidar o aprendizado
Para facilitar, vamos utilizar um arquivo CSV de exemplo com dados fictícios de vendas de uma empresa.
Baixe aqui o arquivo CSV de exemplo.
Configurando o Ambiente
Para acompanhar este guia, você precisa ter o Python instalado em sua máquina e a biblioteca Pandas. Caso ainda não tenha o Pandas, instale-o com o comando:
pip install pandasCarregando o Arquivo CSV
Primeiro, vamos importar o Pandas e carregar o arquivo CSV em um DataFrame. Suponha que o arquivo foi baixado e salvo na mesma pasta onde o script Python será executado.
import pandas as pd
# Carregando o arquivo CSV
df = pd.read_csv('base_vendas.csv')
# Exibindo as primeiras linhas do DataFrame
print(df.head())
O método pd.read_csv() carrega o arquivo CSV em um DataFrame. Aqui, df.head() mostra as cinco primeiras linhas, permitindo uma visualização inicial dos dados.
Explorando os Dados
Após carregar o arquivo, é importante entender melhor a estrutura dos dados. Abaixo estão alguns métodos úteis para exploração inicial.
1. Verificando as Informações do DataFrame
Para ver um resumo das colunas, quantidade de dados e tipos de cada coluna, use o método info():
print(df.info())
2. Resumo Estatístico
O método describe() retorna estatísticas descritivas para colunas numéricas:
print(df.describe())
Este método fornece média, desvio padrão, valores mínimos e máximos, e outras informações que ajudam a entender a distribuição dos dados.
3. Analisando Valores Únicos e Faltantes
Para verificar se há valores nulos ou ausentes, utilize isnull().sum():
print(df.isnull().sum())
# Selecionando colunas específicas
df_selecionado = df[['produto', 'qtd_vendida', 'preco_unitario']]
print(df_selecionado.head())df_filtrado = df[df['preco_unitario'] > 200]
print(df_filtrado)
# Adicionando uma coluna de altura em centímetros
df['valor_total'] = df['qtd_vendida'] * df['preco_unitario']
print(df.head())
pip install matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt
# Gráfico de dispersão
plt.scatter(df['preco_unitario'], df['valor_total'], color='blue')
plt.xlabel('Preço Unitário')
plt.ylabel('Valor Total')
plt.title('Relação entre Preço Unitário e Valor Total')
plt.show()plt.hist(df['valor_total'], bins=5, color='purple')
plt.xlabel('qtd_vendida')
plt.ylabel('Frequência')
plt.title('Distribuição de Valor Total')
plt.show()
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