Conte e identifique valores
Use value_counts, unique e verificações rápidas.
Conte e identifique valores é uma aula grátis de Data Science Academy no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Data Science Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
Get to Know Your Column
Before any analysis, you want a feel for what is inside a Series. A few quick methods summarize the contents in seconds. 🔍
A Sample Series
Here is a Series of fruit names with some repeats. We will explore its contents with handy built-in methods.
import pandas as pd
s = pd.Series(['apple', 'pear', 'apple', 'fig', 'pear', 'apple'])Count Each Value
The value_counts method tallies how often each value appears, sorted from most to least common. It is the fastest frequency check.
print(s.value_counts())See the Distinct Set
Call unique to get every distinct value just once, in the order first seen. It answers what kinds of values you have.
print(s.unique())How Many Distinct
The nunique method returns the count of distinct values as a single number. Here it tells you how many fruit kinds exist.
print(s.nunique())Shares Instead of Counts
Add normalize=True to value_counts and you get proportions instead of raw counts. Now each fruit's share sums to one.
print(s.value_counts(normalize=True))Spot Missing Values
The isna method flags each value that is missing as True. Summing those flags counts the gaps in your column at a glance.
nums = pd.Series([1.0, None, 3.0])
print(nums.isna().sum())Check Membership
Use isin with a list to test which values belong to a chosen set. It returns a boolean mask you can filter with later.
print(s.isin(['apple', 'fig']))Find the Extremes
For numbers, max and min surface the largest and smallest values instantly, without sorting the whole Series yourself.
print(nums.max(), nums.min())One-Shot Overview
The describe method bundles count, unique, top, and frequency for text, giving a tidy snapshot in a single call. 📋
print(s.describe())Your Inspection Toolkit
Together these methods are your first inspection pass on any column. A minute spent here saves hours of confused analysis later. 🧰
Quick Check
Pick the right tool for a frequency tally.
Recap
You can now profile a Series with value_counts, unique, nunique, isna, and isin. These quick checks reveal what your data holds. Well done! 🎉
Perguntas Frequentes
A aula “Conte e identifique valores” é grátis?
Sim — o texto completo de “Conte e identifique valores” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Data Science Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Conte e identifique valores”?
Use value_counts, unique e verificações rápidas. Você pratica Data Science Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Data Science Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Data Science Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Conte e identifique valores”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Data Science Academy?
Sim. Cada aula de Data Science Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Uma coluna com nome e índice
- Acesso por rótulo versus por posição
- Matemática e alinhamento de Series
- Conte e identifique valores