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Machine Learning do Zero no Python

Recentemente, estive na Python Brasil 2019. Um evento muito legal, falei um pouco sobre ele no Twitter do EstatSite (veja a thread aqui), e, inclusive, estou devendo um post aqui no blog. Acabei participando de um tutorial chamado “Machine Learning do Zero”, dado pelo Tarsis Azevedo – o cara é fera, recomendo que acompanhem o trabalho dele pelo Twitter ou Github, @tarsisazevedo. Aqui, vai o código feito em sala de aula, com algumas alterações e comentários que inclui porque achei relevante – outras porque achei que poderia facilitar para os mais novos

Atualização: Vocês agora podem visitar o post Regressão Linear no Python para aprender mais sobre regressão linear utilizando Python! Continuar a ler “Machine Learning do Zero no Python”

Análise dos Jogadores de Fifa 19 Usando Python

Ok, confesso, este post é parcialmente um click bait. Parcialmente porque tem alguns códigos em Python, mas está tudo meio bagunçado ainda. De qualquer jeito, alguns podem se divertir, aprender como calcular correlação entre as variáveis de um Dataframe do Pandas, como calcular quartil, plotar histogramas já filtrando algum campo (ex.: Calcular a distribuição do campo Overall, mas só para jogadores cuja coluna Nacionalidade for England) e por aí vai. Continuar a ler “Análise dos Jogadores de Fifa 19 Usando Python”

Contar Valores Nulos (Missing) por Coluna no Python

Bom, o título é auto-explicativo: afinal de contas, como podemos saber a quantidade de valor nulos em cada coluna no Python (trabalhando com Dataframes no Pandas)? Continuar a ler “Contar Valores Nulos (Missing) por Coluna no Python”

Selecionando Apenas Colunas Numéricas no Python + Listando Todas as Colunas de um Dataframe (Pandas)

Recentemente fui analisar várias colunas de um dataframe no Python, mas as funções que estava utilizando eram todas numéricas. Ou seja, as colunas que não eram numéricas estavam atrapalhando meu código. Para resolver este problema, descobri que era possível selecionar somente as colunas numéricas no Python com uma função bem simples: Continuar a ler “Selecionando Apenas Colunas Numéricas no Python + Listando Todas as Colunas de um Dataframe (Pandas)”

Join / Merge no Python (Usando Pandas)

Assim como aprendemos no SQL, ou qualquer linguagem para manipulação de bases de dados, como unir bases de dados de diferentes maneiras, o Pandas nos permite fazer estas tratativas no Python. Abaixo, vamos aprender como fazer as uniões de tabelas e algumas táticas que podem facilitar sua vida. Continuar a ler “Join / Merge no Python (Usando Pandas)”

Tabela Dinâmica no Python

Todo mundo já se complicou tentando fazer uma tabela dinâmica (pivot table) fora do Excel. No Python, você não precisa criar uma função ou fazer algum tipo de manipulação com a tabela para chegar numa visão semelhante ao que fazemos nas tabelas dinâmicas do Excel. Vamos entender então como utilizar a função pivot_table – se você estiver iniciando e não sabe ainda o que é uma tabela dinâmica, recomendo que vá ao Youtube, faça uma pesquisa rápida e volte em seguida. Continuar a ler “Tabela Dinâmica no Python”

Tutorial: Strings em Python

Trabalhar com variáveis texto não é a coisa mais difícil do mundo, mas nem sempre é trivial. Como contar a quantidade de caracteres (i.e. o comprimento) de uma variável? Como converter uma variável minúscula para maiúscula? Como pegar um trecho (~substring) de uma variável texto? Como concatenar dois campos e criar uma nova coluna com base neles? Tudo isso é essencial para a sobrevivência de um cientista de dados. Neste post, vamos conhecer alguns comandos essenciais para quando se trabalha com variáveis strings no Python. Continuar a ler “Tutorial: Strings em Python”

Entendendo seus dados em Python

Quando você importa alguma tabela em ambientes como o R e o Python, diferente de um Excel que está escancarado na sua cara, é preciso ter um conhecimento mínimo de algumas funções para entender o que há na tabela. Por exemplo, o que está nas primeiras linhas, o que está nas últimas ou qual o tipo de cada elemento. Este post é para isso.