Cálculo de Estatísticas Descritivas com Pandas e Numpy

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Para calcular estatísticas descritivas com pandas, você pode usar o método describe() aplicado a um DataFrame, que fornece medidas como média, desvio padrão, mínimo, máximo e percentis. A biblioteca pandas permite uma manipulação fácil e detalhada dos dados, tornando-a ideal para análises mais abrangentes em grandes conjuntos de dados. Além disso, estatísticas específicas, como a média e o desvio padrão de uma coluna, podem ser obtidas diretamente com métodos como mean() e std().

Por outro lado, numpy é mais voltado para cálculos numéricos rápidos e é ideal para operações em arrays. Usando funções como np.mean(), np.std(), np.min(), e np.max(), você pode calcular estatísticas básicas diretamente em arrays. numpy é eficiente para cálculos vetorizados e manipulação de arrays numéricos, sendo uma ferramenta complementar ao pandas para análises mais específicas e rápidas. Ambas as bibliotecas são úteis e podem ser combinadas conforme necessárias para análise de dados.

Este curso online aborda os conceitos relacionados à estatística descritiva exploratória, suas etapas para a análise e as formas possíveis de representar os resultados. O aluno ainda terá a oportunidade de ver como aplicar recursos relacionados a métodos e funções, que ajudam no tratamento e na busca de uma conclusão, usando as bibliotecas Pandas e Numpy.

Bons estudos!

O Curso Cálculo de Estatísticas Descritivas com Pandas e Numpy é voltado para profissionais e estudantes da área de Programação além de interessados no assunto.

Este curso dispõe dos seguintes recursos de acessibilidade: cores em alto-contraste, aumento de fonte e tradução automática mediante a Língua Brasileira de Sinais (Libras). Para ativar esses recursos, acesse "minha conta" do lado direito da tela na parte superior e habilite de acordo com sua necessidade.

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