Esse post dá início à uma série de posts da biblioteca que é considerada por muitos um dos motivos de Python ser cada vez mais utilizado por cientista de dados: o poderoso Pandas!
Você vai ver que, apesar de versátil - como as boas bibliotecas pythonistas - Pandas é extremamente simples de utilizar.
Entendendo o básico de dataframes, series e índices, vocês dominarão o mundo do data wrangling (nome bonito para: FUÇAR OS DADOS ).
Mas antes de aprender isso tudo em outros posts, vamos direto ao assunto para quebrar logo o gelo e começar com o pé direito: importar arquivos CSV e visualizar os dados!
Não tema meu amigo pythonista, um arquivos CSV nada mais é que um arquivo de texto com valores separados por vírgula (Comma Separated Values).
Ou seja, nada mais é que um arquivo onde cada linha possui valores separados por vírgulas. Bora de exemplo?
O arquivo mostra os dados de 5 músicas, com banda e ano de lançamento, além da última coluna que contém o nome completo.
Claro que, na maioria dos casos práticos, os arquivo terão milhares ou mesmo milhões de linhas. Contudo, enquanto seu computador tiver memória para aguentar, o Pandas estará do seu lado!
Quando não estiver do nosso lado, bem, aí é assunto pra um outro post (deixem comentários aqui embaixo se gostariam de um post com esse assunto )
Agora escolha sua melhor IDE, seu notebook jupyter ou mesmo a linha de comando e mãos à obra - ou melhor - mãos ao código
Sabemos que na hora de importar qualquer biblioteca em Python, podemos criar um apelido (alias) para facilitar o acesso.
Imagine uma planilha do Excel ou uma tabela do seu banco de dados e terá uma boa noção de como ele se comporta: