Análise De Dados on Python Brasil — Aprenda Python em Português

Python e DuckDB: Análise de Dados Ultrarrápida — 2026 | python.dev.br

Sun, 29 Mar 2026 00:00:00 +0000

Se você trabalha com análise de dados em Python, provavelmente já passou por situações em que o Pandas ficava lento demais para datasets grandes, mas subir um banco de dados completo parecia exagero. É exatamente nesse espaço que o DuckDB brilha — um banco de dados analítico embutido, sem servidor, que roda SQL diretamente em arquivos CSV, Parquet e até DataFrames do Pandas.

Neste artigo, vamos explorar como usar DuckDB com Python, desde a instalação até consultas avançadas, com exemplos práticos para o dia a dia.

Análise de Dados com Pandas: Guia

Wed, 10 Dec 2025 00:00:00 +0000

Introdução

Pandas é a biblioteca mais importante para análise de dados em Python. Usada por cientistas de dados, analistas e engenheiros em todo o mundo, ela permite carregar, manipular, limpar e analisar dados de forma eficiente e intuitiva.

Neste guia, vamos aprender Pandas do básico ao intermediário, com exemplos práticos usando dados reais. A ideia é que você saia com um fluxo completo: importar dados, inspecionar a qualidade, transformar colunas, gerar métricas, criar gráficos simples e exportar um relatório que outra pessoa consiga abrir.

Introdução ao Pandas Python — 2025 | Python Brasil

Fri, 03 Oct 2025 00:00:00 +0000

Pandas é a biblioteca mais popular para análise e manipulação de dados em Python. Criada por Wes McKinney em 2008, tornou-se ferramenta indispensável para cientistas de dados, analistas e engenheiros de dados ao redor do mundo. Com Pandas, é possível carregar, limpar, transformar e analisar grandes volumes de dados com apenas algumas linhas de código.

Neste artigo, vamos explorar os fundamentos do Pandas, desde a criação de DataFrames até operações avançadas de agrupamento e análise estatística.

Jupyter Notebook: O que É e Como Funciona | Python Brasil

Mon, 28 Apr 2025 00:00:00 +0000

O que é Jupyter Notebook?

O Jupyter Notebook é um ambiente interativo baseado em navegador que permite criar documentos que combinam código executável, visualizações, texto formatado em Markdown e equações matemáticas — tudo em um único arquivo com extensão .ipynb (IPython Notebook).

O nome “Jupyter” é uma homenagem às três linguagens que o projeto suportou originalmente: Julia, Python e R. Atualmente, o Jupyter suporta mais de 40 kernels para diferentes linguagens.

Pandas: O que É e Como Funciona | Python Brasil

Sat, 22 Mar 2025 00:00:00 +0000

O que é Pandas?

O Pandas é a biblioteca mais popular do Python para análise e manipulação de dados. Criada por Wes McKinney em 2008, ela oferece estruturas de dados poderosas e ferramentas para trabalhar com dados tabulares de forma rápida e intuitiva.

O nome vem de “Panel Data”, um termo de econometria para conjuntos de dados multidimensionais. Hoje, o Pandas é indispensável para qualquer cientista de dados, analista ou engenheiro que trabalha com Python.