Tipos de dados

Compreender os tipos de dados é essencial para trabalhar com conjuntos de dados de forma eficaz. Nesta lição, você explorará três tipos principais de dados: numéricos, categóricos e séries temporais.

Dados numéricos

Dados numéricos representam números e podem ser:

• Discretos: Números inteiros, como 1, 2, 3.
• Contínuos: Números com casas decimais, como 3.14, 7.89.

Exemplos: idade, temperatura e renda.

Dados categóricos

Dados categóricos representam grupos ou categorias. Eles podem ser:

• Nominais: Categorias sem uma ordem específica (por exemplo, cores: vermelho, azul, verde).
• Ordinais: Categorias com uma ordem significativa (por exemplo, classificações: baixa, média, alta).

Exemplos: gênero, tipo de produto e nível de escolaridade.

Dados de séries temporais

Dados de séries temporais consistem em valores registrados ao longo de intervalos de tempo. Eles são usados para acompanhar mudanças ou tendências.

Exemplos:

• Preços de ações registrados diariamente.
• Temperatura medida a cada hora.
• Tráfego de um site acompanhado semanalmente.

Como identificar tipos de dados em Python

Você pode usar o atributo dtypes do Pandas para identificar os tipos de dados das colunas de um conjunto de dados.

Exemplo:

import pandas as pd data = {'Age': [25, 30], 'Gender': ['Male', 'Female']} df = pd.DataFrame(data) print(df.dtypes)

Importância dos tipos de dados

Conhecer o tipo de dados ajuda a:

• Escolher as técnicas de análise adequadas.
• Selecionar as visualizações apropriadas.
• Aplicar métodos de pré-processamento adequados.

Conversão de tipos de dados

Em Python, você pode converter tipos de dados usando funções como:

• astype() no Pandas.
• int(), float(), str() para valores individuais.

Exemplo:

df['Age'] = df['Age'].astype(float)

Recapitulação

Nesta lição, você aprendeu sobre:

• Dados numéricos: Valores discretos e contínuos.
• Dados categóricos: Categorias nominais e ordinais.
• Dados de séries temporais: Valores acompanhados ao longo de intervalos de tempo.

Compreender os tipos de dados é fundamental para uma análise de dados eficaz.

Parabéns!

Você concluiu a lição sobre tipos de dados. Continue para a próxima lição para aprender a lidar com dados ausentes de forma eficaz.