Data Science Academy · Aula

Analisar o perfil de cada coluna

Tipos, intervalos e contagens de valores únicos de relance.

Analisar o perfil de cada coluna é uma aula grátis de Data Science Academy no CoddyKit. Esta é a aula 2 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.

Meet Every Column First

Before any fancy analysis, get to know each field. Profiling means learning each column's type, range, and quirks one by one. 🔍

Start With info

One call gives you column names, counts, and dtypes at a glance. Run info the moment a DataFrame loads to see its skeleton.

df.info()

Check the dtypes

Numbers stored as text break your math silently. Reading the dtype of each column tells you what needs converting before analysis.

df.dtypes

Numbers Versus Categories

Treat columns by their kind. Numeric fields get means and ranges, while categorical fields get counts of each label.

describe for Numbers

For numeric columns, one call summarizes count, mean, min, and quartiles. Use describe to spot impossible values fast.

df.describe()

Count Unique Values

How many distinct entries does a column hold? nunique separates an ID column from a small category in one number.

df.nunique()

value_counts for Categories

To profile a label column, tally each value. value_counts shows the most common categories and surprise typos at once.

df["plan"].value_counts()

Find Missing Values Early

Gaps in a column change what is trustworthy. Counting nulls per column shows where data is thin before you rely on it.

df.isna().sum()

Sanity-Check the Ranges

Ask if each min and max makes sense. A negative age or a future date is a red flag you want to catch during profiling.

Peek at Real Rows

Summaries hide texture, so look at actual examples too. A quick sample of rows reveals formatting issues numbers alone miss.

df.sample(5)

Build a Column Inventory

Jot a one-line note per column: its meaning, type, and any issue. This inventory becomes your map for every later step.

Quick Check

You want the frequency of each category in a label column.

Recap: Know Each Column

You now profile with info, describe, nunique, and value_counts, then check nulls and ranges. This inventory grounds the analysis ahead. ✅

Perguntas Frequentes

A aula “Analisar o perfil de cada coluna” é grátis?

Sim — o texto completo de “Analisar o perfil de cada coluna” 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 “Analisar o perfil de cada coluna”?

Tipos, intervalos e contagens de valores únicos de relance. 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 2 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Analisar o perfil de cada coluna”?

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

← Voltar para Data Science Academy