Split-Apply-Combine explicado
O modelo por trás de todo groupby.
Split-Apply-Combine explicado é uma aula grátis de Data Science Academy no CoddyKit. Esta é a aula 1 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.
Uma ideia, três etapas
Todo groupby segue um ritmo: divide as linhas em grupos, aplica um cálculo a cada um e depois reúne as respostas. 🔁
Dividir: separar por uma chave
A etapa de divisão particiona as linhas por uma coluna-chave, de modo que todas as linhas com o mesmo valor fiquem no mesmo grupo pequeno.
groups = df.groupby("city")Aplicar: trabalhar por grupo
Na etapa de aplicação, a mesma função é executada separadamente em cada grupo, sem misturar um grupo com outro.
df.groupby("city")["sales"].mean()Combinar: reunir os resultados
A etapa de combinação reúne o resultado de cada grupo em uma única saída organizada, indexada pelas chaves usadas na divisão.
groupby é preguiçoso
Chamar groupby sozinho quase não faz nada; ele apenas memoriza o plano. O trabalho de verdade espera até que você adicione uma agregação.
g = df.groupby("city") # no math yetA chave do grupo se torna o índice
Depois da agregação, a chave do grupo passa para o índice do resultado, de modo que cada valor único identifica uma linha de saída.
Escolha uma coluna para agregar
Selecione uma coluna depois de agrupar para concentrar os cálculos. Aqui, você solicita a média das vendas em cada cidade.
df.groupby("city")["sales"].mean()size conta as linhas por grupo
Use size quando quiser apenas saber quantas linhas entraram em cada grupo, incluindo os valores ausentes.
df.groupby("city").size()Percorrendo os grupos
Você pode percorrer um groupby para inspecioná-lo: a cada iteração, recebe o nome do grupo e a subtabela correspondente.
for name, part in df.groupby("city"):
print(name, len(part))Por que isso é melhor que laços manuais
Dividir-aplicar-combinar substitui laços escritos manualmente, lentos, por uma única linha rápida e legível que o pandas otimiza para você. ⚡
Um pequeno exemplo de ponta a ponta
Esta única linha divide por região, calcula a média de cada grupo e combina o resultado, tudo em uma expressão legível.
df.groupby("region")["revenue"].mean()Verificação rápida
Qual etapa realmente faz o cálculo?
Recapitulação: o ritmo do groupby
Você aprendeu o ritmo essencial do agrupamento: dividir, aplicar, combinar. Domine esse ritmo e toda agregação posterior parecerá natural. 🎯
Perguntas Frequentes
A aula “Split-Apply-Combine explicado” é grátis?
Sim — o texto completo de “Split-Apply-Combine explicado” 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 “Split-Apply-Combine explicado”?
O modelo por trás de todo groupby. 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 1 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Split-Apply-Combine explicado”?
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
- Split-Apply-Combine explicado
- Várias agregações com agg
- Agrupar por várias chaves
- transform para recursos por grupo