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Conteúdo Básico
- Python
- Jupyter e IPython notebook (versão HTML do IPython)
- Conceitos básicos de programação em Python que precedem as práticas (manipulação de arquivos, uso de funções, objetos, etc.)
Para verificar o diretório / pasta atual de trabalho, use:
%pwd
Vamos alterar o diretório de trabalho para aquele onde estão os arquivos que vamos manipular durante as práticas.
%pushd directory
No IPython é possível rodar scripts editados e salvos. Exemplo:
%run data_analysis_example1.py
Somando:
123 + 222
Multiplicando:
2 * 100
Multiplicando números do tipo floating-point:
2 * 1.6
String é uma sequência (uma coleção ordenada de objetos), como listas ou tuplas.
No entanto, strings são sequências de 'strings de um caractere'.
Outra característica de strings é que elas são imutáveis.
S = 'Spam' # Criando uma string de quatro caracteres
len(S) # Comprimento da string
S[0] # Primeiro elemento da string "S". Sequências em python são indexadas iniciando em zero
S[1]
Uma lista é uma forma generalizada de sequência em Python.
A lista é uma coleção ordenada de objetos sem comprimento fixo.
Diferente de strings, listas são mutáveis: é possível modificar os elementos de uma lista 'in place'.
L = [123, 'spam', 1.23]
len(L)
L[0]
L[-1]
Um dicionário é uma coleção de objetos armazenados por chave ao invés de posição relativa. As chaves não apresentam nenhuma ordem específica, apenas mapeiam valores (objetos).
Como listas, dicionários são mutáveis, podendo ser alterados e aumentados de acordo com a demanda.
D = {'food': 'Spam', 'quantity': 4, 'color': 'pink'} # Criando o dicionário "D"
D['food'] # Retorna o valor associado à chave "food"
D['quantity'] += 1 # Associa o valor "1" à chave "quantity"
import os
Para evitar problemas de nomes de funções (como sugerido em McKinney, 2012)
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
Exemplo de uso de função: np.arange
- Funções nativas de Python
- Funções de bibliotecas, como Pandas (neste workshop usaremos as funções de Pandas para importar arquivos de texto)
McKinney, Wes. Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. " O'Reilly Media, Inc.", 2012.
Lutz, Mark. Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming. " O'Reilly Media, Inc.", 2013.
Lutz, Mark. Python Pocket Reference: Python In Your Pocket. " O'Reilly Media, Inc.", 2014.