Nesse primeiro post, vou dar algumas dicas para iniciantes no mundo do Python, dos principais comandos úteis, e bem simples de serem utilizados, em uma análise exploratória.
Comentários:
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Quebra de linha:
Para dividir uma código em várias linhas, você pode usar a barra invertida "\" no final de cada linha ou colocá-la entre parênteses, colchetes ou chaves.
# Usando barra invertida
x = 10 + \
20 + \
30
# Usando parênteses
y = (10 +
20 +
30)
# Usando colchetes
lista = [1, 2,
3, 4]
# Usando chaves
dicionario = {'a': 1,
'b': 2}
Indentação:
O Python usa a indentação para delimitar blocos de código. Ao invés de utilizar chaves ou palavras-chave especiais. Certifique-se de manter a mesma indentação dentro de um bloco para evitar erros de sintaxe.
# Exemplo de indentação
if x > 0:
print("x é positivo")
print("Ainda dentro do bloco")
print("Fora do bloco")
Imprimir na tela:
Use a função print()
para exibir mensagens ou valores na saída padrão.
nome = "Ana"
print("Fala,", nome)
x = 42
print("O valor secreto de x é:", x)
Input do usuário:
Use a função input()
para receber uma entrada do usuário. Lembre-se de que o resultado do input()
é sempre uma string, portanto, você pode precisar converter para outros tipos, se necessário.
nome = input("Qual seu nome? ")
print("Bem-vindo,", nome)
Operadores de atribuição:
O Python oferece vários operadores de atribuição úteis para realizar operações comuns em uma única linha.
x = 10 # Atribuição simples
x += 5 # x = x + 5
x -= 3 # x = x - 3
x *= 2 # x = x * 2
x /= 4 # x = x / 4
Importação de bibliotecas:
Use a palavra-chave import
para importar bibliotecas e módulos no seu código. Isso permite que você acesse recursos adicionais e funções fornecidas por essas bibliotecas.
import math
x = math.sqrt(25)
print(x)
from datetime import datetime
agora = datetime.now()
print(agora)
Shape
Traz uma tupla correspondendo o número de linhas seguido do número de colunas, de um dataset:
df.shape
Colunas de um dataframe
Traz todas as colunas, separadas por vírgula, que compõe um dataset. Muito útil para relembrar quais colunas compõe o dataset após transformações, ou mesmo, no meio da análise exploratória:
df.columns
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