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🐼 Comece sua jornada no mundo da análise de dados com Pandas! Nesta Aula 1 da Pandas Masterclass, você dará os primeiros passos para dominar uma das bibliotecas mais poderosas do Python, aprendendo a criar e manipular seu primeiro conjunto de dados de forma prática e objetiva. 📊 Nesta aula você vai aprender: ✅ Criar suas primeiras estruturas de dados: Trabalhar com Series - a unidade fundamental do Pandas Construir DataFrames - as famosas "tabelas" de dados ✅ Anatomia de um DataFrame: Entender colunas, índices e formato (shape) Identificar tipos de dados em cada coluna ✅ Dominar os índices: Definir índices personalizados Transformar colunas em índices ✅ Acessar dados com precisão: Selecionar colunas individuais Trabalhar com múltiplas colunas simultaneamente 👨💻 Para quem é esta masterclass? Iniciantes em análise de dados e Python Profissionais que precisam trabalhar com planilhas e tabelas Estudantes de ciência de dados, análise ou programação Qualquer pessoa que quer automatizar o trabalho com dados 📁 Recursos desta aula: 🔗 Código-fonte completo: https://github.com/GTL98/canal_mundo_... 🎞️ Playlist do Curso de Pandas: • Pandas Masterclass: Do Zero ao Herói dos D... 🔗 Minhas redes: https://allmylinks.com/mundopython98 🔗 Pós graduação da Yto Nihon: https://www.grupoytonihon.com.br/pos/ 🔔 Inscreva-se e ative o sininho para não perder as próximas aulas! 💬 Comente abaixo: Com que tipo de dados você gostaria de trabalhar? #Pandas #Python #DataScience #AnáliseDeDados #DataFrame 👉 Dica do expert: Pratique criando DataFrames com seus próprios dados! Transforme dados em insights e comece sua jornada para se tornar um herói dos dados! 💪 Próxima aula: Vamos aprender a importar dados de arquivos! Capítulos 00:00 Introdução 01:01 Instalação do Google Colaboratory 02:42 Conheçendo o Google Colaboratory 03:51 Mão na massa: Criando o seu primeiro Dataset 12:03 Anatomia de um DataFrame 15:42 Pós-graduação da Yto Nihon 17:15 Índices de um DataFrame 20:59 Um DataFrame nada mais é do que o coletivo de Series 22:51 Acessar as colunas de um DataFrame 25:23 Considerações finais 26:42 Recomendações