Olá, hoje mostrarei uma simples exploração de dados usando python com Pandas e algumas bibliotecas para plotar os dados

Pré-requisitos:

Python (claro rsrs)
Jupyter Notebook
(Biblioteca de pandas, matploblib e seaborn)
Baixe e importe para o seu Jupiter Notebook este * zip abaixo:

download

Dentro do zip temos 2 arquivos: pokemon.csv e pokemon.ipynb
Você tem que importar o pokemon.ipynb e pokemon.csv dentro do seu Jupyter Notebook
Você pode perceber que usaremos um conjunto de dados de Pokemons para uma explicação mais amigável.

 

Lendo o conjunto de dados

Então, tudo funcionando, (aparentemente) ahahaha

Aqui basicamente exibimos os 10 primeiros pokemons, sem ordem ou qualquer tipo de filtro

Plotando o primeiro gráfico

Vamos explorar os dados, acima nós vimos um gráfico mostrando o segundo tipo de Pokémon (alguns pokemons

podem ter 2 tipos distintos) e abaixo vemos o gráfico que mostra o tipo obrigatório do Pokémon (Tipo 1)

O Tipo 1 é obrigatório

No tipo 2 temos mais Pokémons Voadores do que o Tipo Água

O Pokémon mais fortes e o mais fraco

Podemos filtrar usando a coluna ataque, a classificação nos exibirá o Pokemon mais forte o mais fraco

Correlação e regressão linear

Podemos traçar também um mapa de correlação e regressão linear dos nossos Pokemons.

Boxplot

Podemos ver o primeiro, segundo, terceiro quartis e outliers do conjunto de dados (olhe para o HP ahahaha)

O objetivo desse post é mostrar alguns exemplos que podem ser aplicados, utilize usa imaginação para trabalhar

na sua exploração de dados!

have fun 🙂

That’s all.