Manipulando linhas de dataframes pandas (Python para Machine Learning - Aula 15)

Aprenda comandos úteis para excluir linhas específicas e também para criar outros dataframes a partir de condições em relação às linhas.
Essa é a aula 15 do curso. Próxima aula (aula 16): • Manipulando colunas em...
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[@julianeamaral1660]

Perfeito, era isso que eu estava procurando. Muito obrigada por compartilhar o seu conhecimento! ❤

[@lucasrenan7650]

Porra, vocês manjam tão bem de comunicação que até fiquei prestando atenção nas propagandas. Parabéns ai, vocês manjam bem demais

[@leandro44135]

Parabéns pelos vídos estou começando a minha caminhada no python e eles tem me ajudado bastante, eu preciso pegar uma tabela (csv) converter ela em html, isso eu ja consigo fazer e criar um gráfico para cada linha dela, estou condificuldade em extrair as linhas para criar o gráficos, será que pode me dar alguma dica do que pesquisar.

Vale lembrar que o slice é, na verdade, uma referência filtrada para o data frame original. Se você alterar em na cópia, refletirá no original.

[@andrepsjp]

Seu trabalho, tanto com música, quanto com programação é excelente. Uma dúvida que surgiu com a abordagem de manter um DF intacto e criar outros DF's a partir deste, ao invés de apagar linhas e colunas, é: esta abordagem não poderia causar um problema de falta de memória ram? Que Deus abençoe o trabalho de vocês.

Oi André, só se for um dataset muito grande. Nesse caso, uma estratégia pode ser manter um backup na memória ROM antes de fazer alterações

[@raphaelangel8294]

Lembrando que é possível fazer cópias utilizando a sintáxe dados1 = dados[:]

[@klebsoncom]

Estou adorando tanto o curso como o Python e suas bibliotecas.... A única coisa até agora que senti falta é dos "predictions completions" que me facilitavam a vida e me economizavam tempo em outras linguagens.... Isso não existe nessa ou em outras IDE's?

Tem algumas IDEs que fazem isso, se não me engano a Spyder e a Eclipse

[@klebsoncom]

@ já estou usando o Spyder, que veio com o pacote Anaconda, ensinado no curso. Instalei ainda o Kite que faz integração com ele e além da sugestão automática de código, ainda oferece uma ajuda completa sobre a sintaxe do código. Muito obrigado pela dica!

[@ricardoplizzari]

Olá! Estou gostando bastante das aulas! Parabéns!! Tem alguma diferença em usar, por exemplo: # sem o .loc novoDF = alunosDF[alunosDF['Nota'] == 9] print(novoDF) e #com .loc novoDF = alunosDF.loc[alunosDF['Nota'] == 9] print(novoDF) O resultado está dando o mesmo..

[@edilbertooliveira5534]

Não teria como selecionar uma faixa de valores para notas? Tentei o comando "alunosDF.loc[5.5 < alunosDF['Nota']

[@jpedros3211]

LIKES GALERA! NÃO ESQUEÇAM DOS LIKES!!

[@lzrodsv]

Fiquei com uma dúvida exatamente no minuto 5:20 do vídeo onde você inclui o comando loc[] para salvar os dados na nova variável. Antes de chegar a essa parte do vídeo eu tinha escrito a linha e executado sem o comando loc[] e funcionou exatamente igual como se o houvesse usado. Qual é exatamente a diferença? Vlw!

[@tatianacavalcantedossantos4342]

Amigo como faço para excluir linhas que contenham um determinado valor, ex: na minha tabela eu tenho vários linhas onde está escrito a palavra "sem código" e preciso excluir essas linhas. Como posso fazer?

[@KleberNeme]

Excelente conteúdo! Existe alguma maneira de passar uma lista como parâmetro de filtragem? Ex: Tudo que estiver dentro de uma lista deverá ser usado como critério pra aparecer ou ser excluído do filtro.

[@kaioalmeida8397]

Olha, não sei se há algum método mais fácil para isso, porém, se você criar uma lista, depois passar a lista no `for i, v in range(lista):` e logo após adicionar isso ao DataFrame.loc[v == i], daria facilmente para fazer isso dito :)

[@marcioalexandre7610]

Sair colocando trechos de dataframe em variáveis diversas sobrecarrega a memória, não?

Estou desanimando do curso (pós-graduação em ML) por não estar entendendo a aplicação de estatística (apesar de ter algumas suposições de como isso seria aplicado). Pergunta: Tem problema em aprender toda essa parte técnica primeiro (trabalhar com o pandas, plotnine, algoritmos de ML, etc), como apenas algumas noções estatísticas e ir aprendendo e aplicando estatística a medida que os problemas exigirem isso ou saber bem isso será determinante para prosseguir?

Oi Cícero, com certeza. Essa é uma dúvida bastante comum. É possível sim aprender a parte prática primeiro e só depois aprender a teoria, mas como você gostaria de aprender a teoria (o que é um ótimo sinal), sugiro estudar com outro material complementar. Realmente é difícil encontrar um material didático que explique essa parte, estamos dando o nosso melhor na criação de cursos de ML para preencher essa lacuna. O primeiro curso sairá no fim de junho agora. Abraços!

[@Hordan0085]

Fiquei na dúvida de como selecionar mais de uma linha.

[@joaov_mendes]

To tentando embaralhar as linhas de um dataframe mas sempre que embaralha é mais como se fosse visual, ele também embaralha os índices. Alguém pode me ajudar com isso?

[@FelipeAlves-nl7zu]

Estou utilizando o Spyder para acompanhar o curso e não consigo colocar alguns caracteres, como ! por exemplo, sendo assim impossível fazer alunos_df_felipe = alunos_df.loc[ alunos_df['nome'] != 'Felipe'] por exemplo. Alguém pode me auxiliar?

[@raphaelangel8294]

Você pode tentar utilizar is not ou not in. O python possui muitos recursos mais poderoso que o sinal diferente !=

[@FelipeAlves-nl7zu]

@@raphaelangel8294 Obrigado!

[@LofilabLofiHipHop]

31-01-21

[@stigma-games7956]

talvez seria melhor novoDF = alunosDF.loc[alunosDF['Nota']>5.5]