Pandas Python: O que é e por que usar na análise de dados

A análise de dados cresceu muito nos últimos anos. Cada vez mais empresas precisam entender informações para tomar decisões melhores. Nesse cenário, o Pandas se tornou uma das ferramentas mais usadas por analistas, cientistas de dados e programadores. Ele facilita tarefas que seriam muito difíceis de fazer manualmente, como limpar tabelas, juntar informações e descobrir padrões importantes.

Neste artigo, você vai entender o que é o Pandas, por que ele é tão importante na análise de dados, como funciona na prática e verá exemplos simples de código para começar agora. Tudo explicado de forma clara para quem nunca usou a biblioteca.

O que é o Pandas

O Pandas é uma biblioteca de Python criada para trabalhar com dados de forma simples. Ele permite carregar tabelas, fazer cálculos, filtrar linhas, corrigir erros e transformar dados em poucos comandos. É como usar uma planilha muito mais poderosa, rápida e automatizada.

O nome vem de “Panel Data”, um termo usado em estatística. O objetivo do Pandas é facilitar a vida de quem trabalha com informações estruturadas, como arquivos CSV, Excel, SQL e até dados da internet.

A principal vantagem do Pandas é permitir que você faça em segundos tarefas que levariam horas usando uma planilha comum.

Por que usar o Pandas na análise de dados

O Pandas se tornou padrão na área por vários motivos. Veja os principais.

1. Trabalha muito bem com tabelas

O Pandas usa duas estruturas principais: Series (uma coluna) e DataFrame (uma tabela completa). Essas estruturas permitem manipular dados de forma organizada e rápida.

2. Código mais fácil e direto

Mesmo tarefas complexas podem ser feitas com poucas linhas. O Pandas reduz o trabalho manual e diminui a chance de erro.

3. É rápido e eficiente

O Pandas é construído sobre o NumPy, outra biblioteca de alto desempenho. Isso faz com que ele seja muito mais rápido que planilhas tradicionais.

4. Funciona com vários formatos de dados

Você pode importar e manipular:

• CSV
• Excel
• JSON
• SQL
• HTML
• Arquivos de texto

5. Grande comunidade e muitos recursos

Existem milhares de tutoriais, cursos, vídeos e exemplos. É uma das bibliotecas mais bem documentadas do Python.

Como instalar o Pandas

Você pode instalar com o pip:

pip install pandas

pip install pandas

Depois, basta importar dentro do seu código:

import pandas as pd

import pandas as pd

Estruturas principais do Pandas

Para usar o Pandas no dia a dia, você precisa conhecer duas estruturas fundamentais.

Series

É uma lista com rótulos. Funciona como uma coluna.

import pandas as pd

numeros = pd.Series([10, 20, 30])

import pandas as pd

numeros = pd.Series([10, 20, 30])

DataFrame

É uma tabela completa com linhas e colunas.

import pandas as pd

dados = {
    "nome": ["Ana", "Carlos", "Julia"],
    "idade": [23, 30, 27],
    "cidade": ["São Paulo", "Rio de Janeiro", "Curitiba"]
}

df = pd.DataFrame(dados)

import pandas as pd

dados = {
    "nome": ["Ana", "Carlos", "Julia"],
    "idade": [23, 30, 27],
    "cidade": ["São Paulo", "Rio de Janeiro", "Curitiba"]
}

df = pd.DataFrame(dados)

Importando arquivos com Pandas

O Pandas consegue abrir arquivos de vários formatos. Veja alguns exemplos.

CSV

df = pd.read_csv("dados.csv")

df = pd.read_csv("dados.csv")

Excel

df = pd.read_excel("planilha.xlsx")

df = pd.read_excel("planilha.xlsx")

JSON

df = pd.read_json("dados.json")

df = pd.read_json("dados.json")

Visualizando os dados

Depois de carregar o DataFrame, você pode visualizar rapidamente as informações.

Primeiras linhas

df.head()

df.head()

Últimas linhas

df.tail()

df.tail()

Resumo das colunas

df.info()

df.info()

Estatísticas básicas

df.describe()

df.describe()

Esses comandos ajudam a entender a qualidade e o formato dos dados antes de trabalhar com eles.

Filtrando dados com Pandas

Filtrar informações é uma das funções mais usadas. Veja exemplos simples.

Filtrar por valor numérico

df[df["idade"] > 25]

df[df["idade"] > 25]

Filtrar por texto

df[df["cidade"] == "São Paulo"]

df[df["cidade"] == "São Paulo"]

Filtrar com duas condições

df[(df["idade"] > 25) & (df["cidade"] == "São Paulo")]

df[(df["idade"] > 25) & (df["cidade"] == "São Paulo")]

Selecionando colunas

df["nome"]
df[["nome", "idade"]]

df["nome"]
df[["nome", "idade"]]

Ordenando dados

df.sort_values("idade")
df.sort_values("idade", ascending=False)

df.sort_values("idade")
df.sort_values("idade", ascending=False)

Tratando dados faltantes

Dados reais quase sempre têm problemas, como valores vazios.

Remover linhas com dados faltantes

df.dropna()

df.dropna()

Preencher valores vazios

df.fillna(0)

df.fillna(0)

Criando novas colunas

df["idade_mais_5"] = df["idade"] + 5

df["idade_mais_5"] = df["idade"] + 5

Agrupando dados com groupby

O groupby é muito útil para análises.

df.groupby("cidade")["idade"].mean()

df.groupby("cidade")["idade"].mean()

Esse código calcula a média de idade por cidade.

Juntando tabelas com merge

Quem trabalha com dados muitas vezes precisa unir duas bases.

df_final = pd.merge(df1, df2, on="id")

df_final = pd.merge(df1, df2, on="id")

Exemplo prático: analisando vendas

Imagine que você tem um arquivo de vendas no formato CSV.

Depois de carregar o arquivo, você pode fazer algumas análises.

Total vendido

df["valor"].sum()

df["valor"].sum()

Média por produto

df.groupby("produto")["valor"].mean()

df.groupby("produto")["valor"].mean()

Quantidade de vendas por cidade

df["cidade"].value_counts()

df["cidade"].value_counts()

Esses são apenas alguns exemplos. A partir daqui, as possibilidades são enormes.

Quando usar o Pandas

O Pandas é ideal para:

• análise exploratória de dados
• limpeza de dados
• preparação para modelos de IA
• manipulação de tabelas grandes
• automação de relatórios
• integração com SQL
• scripts de análise repetitiva

Se você trabalha com qualquer tipo de tabela, o Pandas vai facilitar muito seu dia a dia.

Conclusão

O Pandas é uma das ferramentas mais importantes na análise de dados. Ele simplifica tarefas que seriam extremamente trabalhosas em planilhas tradicionais. Com poucas linhas de código, você pode limpar dados, ordenar, filtrar, somar, juntar tabelas e descobrir informações valiosas.

Mesmo quem está começando na programação consegue aprender Pandas rapidamente, graças à sua estrutura direta e à grande quantidade de recursos disponíveis. Se você deseja trabalhar com dados, criar automações ou migrar para a área de tecnologia, o Pandas é um passo essencial.

Perguntas Frequentes (FAQ)

1. O que é o Pandas?
É uma biblioteca que facilita a análise e manipulação de dados em tabelas.

2. Para que serve o Pandas?
Serve para limpar, organizar, filtrar e analisar dados de forma rápida.

3. Preciso saber muito de Python para usar Pandas?
Não. Com o básico já é possível começar.

4. O Pandas substitui Excel?
Não totalmente, mas é melhor para análises grandes e automações.

5. O Pandas é gratuito?
Sim, é uma biblioteca open source.

6. O Pandas funciona com arquivos Excel?
Sim, ele importa e exporta arquivos Excel.

7. Posso usar o Pandas com SQL?
Sim. Dá para ler e escrever dados em bancos de dados.

8. O Pandas é rápido?
Muito. Ele é mais rápido que planilhas comuns.

9. Pandas funciona com gráficos?
Sim. Ele integra bem com Matplotlib e outras bibliotecas.

10. O Pandas é usado em ciência de dados?
Sim. É uma das ferramentas mais usadas na área.

11. Posso usar o Pandas no Google Colab?
Sim. Basta importar a biblioteca.

12. Pandas funciona no Windows e Linux?
Sim. É compatível com todos os sistemas.