Ambiente
É o lugar onde o Python roda. Pode ser Anaconda, Jupyter Notebook, Google Colab ou VS Code.
jupyter notebook
Python aplicado · análise de dados
Comandos
Python
Um guia para quem quer copiar, entender e rodar comandos sem ficar refém de termos técnicos.
0 atalhos
72 exemplos
100% copiável
Antes de rodar
O mínimo para começar
sem travar
Python executa instruções linha por linha. Para análise de dados, normalmente você abre um Jupyter Notebook, importa bibliotecas e começa lendo uma base em CSV ou Excel.
Biblioteca
É uma caixa de ferramentas pronta. Pandas cuida de tabelas, NumPy de números e Matplotlib de gráficos.
import pandas as pd
DataFrame
É uma tabela dentro do Python, parecida com uma planilha, mas preparada para análise e automação.
df = pd.read_csv("dados.csv")
Gerador rápido
Monte um comando para copiar
Preencha com nomes simples. A página monta um exemplo que você pode colar no Jupyter, Colab ou VS Code.
Ler arquivo e visualizar
Atalhos explicados
Comandos essenciais para análise de dados
Os cartões abaixo foram reorganizados para uma leitura mais prática. Cada comando traz o que faz, quando usar e um exemplo pronto para copiar.
Nenhum comando encontrado neste filtro.
Sequência recomendada
Da primeira linha ao insight
Para quem não é técnico, o caminho fica mais claro quando a análise vira uma rotina em etapas.
Carregar
Trazer dados de CSV, Excel, banco ou API para dentro do Python.
Inspecionar
Ver linhas, colunas, tipos, quantidade de registros e problemas aparentes.
Limpar
Tratar vazios, duplicados, textos fora do padrão e tipos incorretos.
Transformar
Criar colunas, filtrar, ordenar, agrupar e juntar bases.
Comunicar
Gerar tabelas-resumo, gráficos e arquivos para compartilhar.
Fonte preservada
Exemplos do material original
Estes blocos foram extraídos do README do repositório enviado. Mantive todos os exemplos de código em uma lista pesquisável e copiável.
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72 exemplos carregados
Links úteis