Desenvolva fluência prática em Pandas com 100 exercícios numerados em um único Jupyter Notebook. Os primeiros 50 cobrem o uso cotidiano de Series e DataFrame: criação, seleção, cálculos, valores ausentes, strings e arquivos CSV ou Excel. A segunda metade aborda índices temporais, MultiIndex, agrupamento, tabelas dinâmicas, categorias, limpeza, pré-processamento e gráficos.
Cada exercício contém código funcional, e a maioria é seguida por uma célula vazia para reproduzir ou adaptar a operação. Os exemplos criam dados compactos dentro do Notebook, permitindo praticar cada técnica antes de combiná-la em análises maiores.
O que você aprenderá
- Criar, indexar, fatiar, modificar e calcular com
Seriesdo Pandas - Construir e inspecionar
DataFramea partir de arrays NumPy e dicionários - Selecionar, ordenar, copiar, agregar e consultar tabelas por condições
- Preencher ou remover valores ausentes e aplicar transformações vetorizadas de strings
- Ler e gravar dados CSV e Excel em um Notebook
- Trabalhar com datas, fusos horários, MultiIndex, agrupamentos e tabelas dinâmicas
- Limpar colunas, remover duplicatas, categorizar e normalizar dados numéricos
- Criar gráficos de linhas, dispersão e barras diretamente de objetos Pandas
Para quem é este curso
Este curso é indicado para estudantes de Python que desejam muita prática em Pandas e para quem precisa reforçar padrões comuns de manipulação tabular. Iniciantes podem seguir a primeira metade em ordem; quem já conhece Pandas pode selecionar temas avançados na segunda parte.
Pré-requisitos: Recomenda-se Python básico, incluindo listas, dicionários, funções e arrays NumPy simples. Experiência com Pandas ajuda, mas não é obrigatória porque há exemplos funcionais.
Ambiente de aprendizagem: Um Jupyter Notebook no navegador sobre Ubuntu 22.04 contém os 100 exercícios e oferece suporte a CSV, Excel e gráficos incorporados. Os dados são criados no Notebook, sem dataset externo ou instalação local.
Perguntas frequentes
As soluções estão incluídas?
Sim. Cada exercício numerado tem código funcional e a maioria oferece uma célula vazia ao lado. Para uma prática significativa, tente prever ou escrever a operação antes de consultar a implementação.
Minhas respostas são verificadas automaticamente?
Não. As instruções informam que as operações do Notebook não podem ser validadas automaticamente. Execute cada célula, inspecione o objeto ou gráfico resultante e compare com o comportamento demonstrado.
Preciso concluir os 100 exercícios em ordem?
Os primeiros 50 oferecem uma progressão útil pelos fundamentos. Os exercícios 51–100 tratam temas avançados, com várias seções opcionais; você pode escolher séries temporais, tabelas dinâmicas, limpeza ou visualização.
O curso usa um grande dataset real ou constrói um projeto completo?
Não. Pequenos exemplos autocontidos isolam operações do Pandas. O objetivo é amplitude e repetição, não uma análise completa de um conjunto de dados externo.
