Aula 6 - Análise e visualização de dados em Python - Biblioteca pandas (Parte 2)

Aula 6 - Análise e visualização de dados em Python - Biblioteca pandas (Parte 2)

Avançando um pouco mais na parte prática, e compreendendo conceitos importantes

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Matheus Halmenschlager
·Aug 25, 2021·

6 min read

A parte prática da série segue nessa nova aula, ainda com o pandas; avançaremos um pouco mais na biblioteca, vendo seu poder e possibilidades de análise de dados.

O que veremos nessa aula:

  • Um pouco mais sobre agrupamento: value_counts(), unique()e count();
  • Referenciando e copiando objetos no pandas.

Um pouco mais sobre agrupamento

Aqui, vamos explorar mais um pouco as possibilidades que se tem ao usar o pandas para fazer agrupamentos e fatiamentos. Esses conceitos já foram explicados na aula passada; caso não lembre, é só voltar um post e verificar o texto e as referências sobre essa parte.

Anteriormente, nós vimos uma função chamada value_counts(), para ver quantos registros de cada sexo temos no dataset que estamos utilizando. Há um outro recurso usando essa função que é interessante, envolvendo a proporção de cada variável numa determinada coluna. Para ver o resultado disso, apenas é necessário adicionar um outro argumento dentro de value_counts(), envolvendo um processo de normalização dos dados. A linha de código fica assim:

df[['sex']].value_counts(normalize = True)

Que tal fazer você mesmo?

Nessa parte envolvendo a função value_counts(), vimos o recurso de proporção, que usa o recurso da normalização, que é bastante interessante. Com esse mesmo recurso, podemos também extrair a representatividade de cada variável em porcentagem. Como você poderia fazer isso?

Funções unique() e count()

Uma função parecida com o value_counts(), que já vimos antes, é a função count(). A diferença entre elas é que a segunda, em termos básicos, permite avaliar uma contagem de uma variável por outra, usando o groupby em vez de usar apenas uma variável para contar.

Para entender melhor: fizemos na aula anterior um agrupamento por sexo (variável sex), avaliando quantas ocorrências de cada sexo há no dataframe que estamos utilizando. Agora, trabalharemos um pouco com as identificações de espécies do conjunto de dados. Para descobrir quais são as espécies registradas, podemos lançar mão da função unique():

df['species_id'].unique() #Quais são as espécies que aparecem no dataframe

A partir disso, se queremos observar quantos registros existe para cada espécie, lançamos mão da função count()

df.groupby('species_id')['record_id'].count() #Número de amostras por cada espécie

Ainda, se queremos saber a amostragem de uma espécie apenas, podemos adicionar mais um argumento à linha de código. Neste caso, ao final da linha, escrevemos o nome da espécie em colchetes (['SP']):

df.groupby('species_id')['record_id'].count()['DO']

Que tal fazer você mesmo?

Aproveite a linha de código acima para obter resultados de espécies diferentes!

A diferença entre associar/referenciar e copiar objetos

Copiando objetos

Em aulas passadas, vimos como é possível criar objetos em um ambiente Jupyter com o Python, e a importância dessa criação para analisar dados. Às vezes, por certa precaução, nos é recomendado não trabalhar em cima de apenas um objeto de dado dataframe no Python; isso porque corremos o risco de perder informações ao chamar alguma função sem querer. Então, para garantirmos que ficará tudo bem, podemos criar novos objetos a partir de um mesmo dataframe com o mesmo conteúdo; isso seria uma cópia do objeto. Obtemos essas cópias de objetos usando o método copy().

df_copia = df.copy()

Com essa linha de código, portanto, criamos um novo objeto, chamado df_copia; tal objeto possui um novo dataframe, que tem conteúdo igual ao objeto df, sendo possível assim usá-lo para diferentes propósitos.

Que tal fazer você mesmo?: Repita essa operação em um notebook Jupyter/do Google Colab, com a mesma fonte de dados que estamos utilizando, criando o objeto df_copia, e compare os objetos. Você pode fazer isso usando a função head().

Referenciando objetos

Suponhamos que alguém alegue que achou uma solução "mais simples e mais rápida" para essa situação. Observe a linha abaixo:

df_copia = df

Com ela, argumenta esse alguém, criamos o mesmo objeto, df_copia, usando o df que utilizamos como dataframe anteriormente; isso teria o mesmo efeito que usar a função copy(), ao fazermos o mesmo exercício de comparação anterior. Logo, em vez de usarmos o copy() para fazer uma nova cópia de df, apenas criamos um novo objeto usando esse mesmo dataframe, porque dá na mesma... certo?

Nada mais errado. E eu explico o porquê:

O que se está a fazer aqui é, basicamente, dar um outro nome de objeto a um mesmo dataframe. Esse é o processo, em Python, chamado de associação ou referência. Então, nesse caso, df pode ser chamado tanto por esse nome, quanto pelo nome df_copia.

Para entender melhor, usando a mesma fonte: Imagine que estamos criando agora três objetos distintos, a saber:

df2 = df.copy()
df3 = df

Observe que, enquanto o df2 é criado usando a função copy(), o df3 é criado fazendo uma referência à df. Em princípio, os dois objetos estariam associados com o mesmo dataframe, se seguirmos a ideia anterior. Ao verificarmos os dois nomes usando a função head()ou info(), percebemos que eles são iguais, certo?

Até aqui, o pensamento está OK, mas façamos uma coisa diferente nessa situação. Usemos o df2 para fazer uma inclusão de colunas nele (isso será visto em uma próxima aula com mais detalhes, não se preocupe; a ideia agora é apenas fazer uma mudança):

df2['alternative_id'] = 0.0 #Incluir uma coluna no 'df2'

Feita essa mudança, verifiquemos de novo , usando a função head() ou info(). Se você fizer isso no Google Colab ou em um Jupyter Notebook, perceberá que df2 e df3, em seu conteúdo, são agora diferentes um do outro. Isso porque o que fizemos com o df2 foi, conforme visto anteriormente, criar um novo dataframe de fato utilizando o conteúdo de df, enquanto df3 acaba por ser um outro nome para o df. Pode parecer repetitivo, mas é importante que fique clara essa diferença entre as duas funções, para que, quando for analisar seus próprios dados, não ocorram erros que podem consumir um tempo que será importante.


Nessa aula de pandas, vimos algumas coisas que são essenciais ter em mente ao usar a biblioteca para analisar seus dados, além de alguns recursos interessantes. Nas referências abaixo, há uma riqueza de conteúdo para entender melhor sobre os counts, além de mais links para você entender melhor os conceitos de referência e cópia de objetos. Além disso, no último link há um eBook gratuito feito pelos usuários do Stack Overflow para você aprender mais sobre a biblioteca pandas.

Nas próximas aulas, continuaremos a falar sobre aspectos da biblioteca pandas para análise de dados, além de começar a fazer uns plots simples. O início da visualização de dados na série está perto de chegar, não perca!

Um grande abraço e até a próxima aula!

Leia mais:

 
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