Análise exploratória de dados em Python

A análise exploratória de dados (EDA) é uma etapa importante no fluxo de trabalho da ciência de dados que envolve investigar e resumir as principais características de um conjunto de dados. Isso nos ajuda a entender melhor os dados, identificar possíveis problemas e planejar nossos próximos passos para modelagem e análise. Neste artigo, exploraremos como executar EDA usando a linguagem de programação Python.

Python é uma linguagem popular para ciência de dados por causa de suas poderosas bibliotecas e sintaxe fácil de usar. Uma das bibliotecas mais importantes para EDA é o Pandas, que fornece estruturas de dados de alto desempenho e ferramentas para trabalhar com dados tabulares. Usaremos o Pandas para carregar e manipular nossos dados e visualizá-los usando a biblioteca Matplotlib.

Primeiro, vamos começar importando as bibliotecas necessárias:

importar pandas como pd

importar matplotlib.pyplot como plt

Em seguida, podemos carregar nossos dados em um Pandas DataFrame usando a função read_csv:

df = pd.read_csv(“dados.csv”)

A função read_csv retorna um objeto DataFrame, que é uma estrutura de dados bidimensional com linhas e colunas rotuladas. Podemos usar o método head para visualizar as primeiras linhas dos dados:

df.head()

Isso nos dará uma prévia dos dados e nos ajudará a entender sua estrutura e conteúdo.

Depois de carregar os dados, podemos começar a explorá-los calculando algumas estatísticas básicas. Por exemplo, podemos usar o método describe para calcular a média, desvio padrão, mínimo, máximo e outras estatísticas para cada coluna numérica:

df.descrever()

Isso pode nos dar uma visão geral rápida dos dados e nos ajudar a identificar possíveis problemas, como valores ausentes ou outliers.

Outra ferramenta útil para EDA é a visualização de dados. Podemos usar o método plot do objeto DataFrame para criar vários tipos de gráficos, como histogramas, gráficos de dispersão e gráficos de caixa. Por exemplo, podemos criar um histograma de uma coluna numérica usando o seguinte código:

df[“column_name”].plot(kind=”hist”)

Isso criará um histograma dos valores na coluna especificada. Também podemos adicionar opções adicionais para personalizar o gráfico, como alterar o número de compartimentos ou o intervalo do eixo x.

A visualização de dados pode nos ajudar a descobrir padrões e relacionamentos nos dados que não são imediatamente aparentes nos dados brutos. Por exemplo, um gráfico de dispersão pode nos mostrar a relação entre duas colunas numéricas e um gráfico de caixa pode nos ajudar a identificar a presença de outliers.

Em resumo, a análise exploratória de dados é uma etapa importante no fluxo de trabalho da ciência de dados que nos ajuda a entender e resumir um conjunto de dados. Usando as bibliotecas Pandas e Matplotlib em Python, podemos executar EDA de forma rápida e fácil e visualizar nossos dados. Isso pode nos ajudar a identificar possíveis problemas e planejar nossos próximos passos para modelagem e análise.