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Pandas Rank: Um Guia para Iniciantes sobre Classificação Eficiente

Pandas Rank: Um Guia para Iniciantes sobre Classificação Eficiente

MoeNagy Dev

Pandas rank: Entendendo e Aplicando Funções de Classificação

Pandas rank: Introdução às Funções de Classificação

Visão geral da classificação na análise de dados

A classificação é uma técnica fundamental de análise de dados que atribui uma posição ou ordem relativa a cada elemento em um conjunto de dados. É uma ferramenta poderosa para entender a distribuição de valores, identificar outliers e tomar decisões informadas com base no desempenho comparativo dos pontos de dados.

Importância da classificação na manipulação de dados e na tomada de decisões

As funções de classificação no Pandas, como a função rank(), desempenham um papel crucial em várias tarefas de manipulação de dados e tomada de decisões. Elas permitem que você:

  • Entenda a posição relativa dos pontos de dados dentro de um conjunto de dados
  • Identifique elementos de alto ou baixo desempenho
  • Analise a distribuição de valores e detecte quaisquer anomalias
  • Facilite comparações e benchmarking entre diferentes pontos de dados
  • Apoie os processos de tomada de decisão, fornecendo uma hierarquia de classificação clara

Pandas rank: A Função rank()

Entendendo a função rank()

A função rank() no Pandas é uma ferramenta versátil que permite atribuir classificações aos elementos em uma Série ou DataFrame. Ela fornece uma maneira flexível de ordenar e comparar pontos de dados com base em seus valores relativos.

Sintaxe e parâmetros da função rank()

A função rank() no Pandas tem a seguinte sintaxe:

DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False)

Aqui está uma breve explicação dos principais parâmetros. Parâmetros:

  • axis: Determina a direção da classificação (0 para linhas, 1 para colunas).
  • method: Especifica o método para lidar com empates no processo de classificação.
  • numeric_only: Determina se deve classificar apenas colunas numéricas ou todas as colunas.
  • na_option: Especifica como lidar com valores ausentes (NaN) na classificação.
  • ascending: Determina a ordem de classificação (True para ascendente, False para descendente).
  • pct: Calcula o rank percentual em vez do rank padrão.

Rank do Pandas: Métodos de Classificação

method='average': Atribuindo o rank médio a valores empatados

Quando há valores empatados no conjunto de dados, a opção method='average' atribui o rank médio a esses elementos empatados. Isso significa que se múltiplos elementos tiverem o mesmo valor, eles receberão a média dos ranks que teriam recebido se não estivessem empatados.

Exemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='average')
print(df)

Saída:

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   2.5
2     85   2.5
3     80   4.0
4     75   1.0

method='min': Atribuindo o rank mínimo a valores empatados

A opção method='min' atribui o rank mínimo aos elementos empatados. Isso significa que se múltiplos elementos tiverem o mesmo valor, eles receberão o menor rank que teriam recebido se não estivessem empatados.

Exemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='min')
print(df)

Saída:

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   2.0
2     85   2.0
3     80   4.0
4     75   1.0

method='max': Atribuindo o rank máximo a valores empatados

A opção method='max' atribui o rank máximo aos elementos empatados. Isso significa que se múltiplos elementos tiverem o mesmo valor, eles receberão o maior rank que teriam recebido se não estivessem empatados.

Exemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Sc.
```python
import pandas as pd
import numpy as np
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='max')
print(df)

Saída:

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   3.0
2     85   3.0
3     80   4.0
4     75   1.0

method='dense': Atribuindo o próximo rank consecutivo a valores empatados

A opção method='dense' atribui o próximo rank consecutivo aos elementos empatados. Isso significa que se múltiplos elementos tiverem o mesmo valor, eles receberão o próximo rank disponível, saltando os ranks que teriam sido atribuídos aos elementos empatados.

Exemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='dense')
print(df)

Saída:

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   4.0
2     85   4.0
3     80   3.0
4     75   1.0

method='first': Atribuindo ranks com base na ordem de aparecimento

A opção method='first' atribui ranks com base na ordem de aparecimento dos elementos no conjunto de dados. Isso significa que se múltiplos elementos tiverem o mesmo valor, eles receberão ranks na ordem em que aparecem nos dados, independentemente do seu valor real.

Exemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='first')
print(df)

Saída:

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   2.0
2     85   3.0
3     80   4.0
4     75   1.0

Pandas rank: Lidando com Valores Ausentes

Lidando com valores NaN (Not a Number) no ranking

A função rank() no Pandas fornece várias opções para lidar com valores ausentes (NaN) no processo de ranking.

method='dense' e valores ausentes

Ao usar a opção method='dense', a função rank() irá pular os ranks correspondentes aos valores ausentes, atribuindo o próximo rank consecutivo aos valores não ausentes.

Exemplo:

import pandas as pd
import numpy as np
 
data = {'Score': [90, 85, np.nan, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='dense')
print(df)

'] = df['Score'].rank(method='dense') print(df)

Saída:

Score Rank 0 90.0 4.0 1 85.0 3.0 2 NaN NaN 3 80.0 2.0 4 75.0 1.0


#### Classificação com e sem considerar valores ausentes
Você pode controlar o tratamento de valores ausentes na função `rank()` usando o parâmetro `na_option`. As opções disponíveis são:
- `'keep'` (padrão): Mantém os valores ausentes e atribui a eles um rank de NaN.
- `'top'`: Trata os valores ausentes como o menor valor possível, classificando-os primeiro.
- `'bottom'`: Trata os valores ausentes como o maior valor possível, classificando-os por último.

Exemplo:
```python
import pandas as pd

data = {'Score': [90, 85, np.nan, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

# Classificação com valores ausentes mantidos
df['Rank_keep'] = df['Score'].rank(na_option='keep')

# Classificação com valores ausentes tratados como menores
df['Rank_top'] = df['Score'].rank(na_option='top')

# Classificação com valores ausentes tratados como maiores
df['Rank_bottom'] = df['Score'].rank(na_option='bottom')

print(df)

Saída:

     Score  Rank_keep  Rank_top  Rank_bottom
0     90.0       4.0       4.0          5.0
1     85.0       3.0       3.0          4.0
2       NaN       NaN       1.0          1.0
3     80.0       2.0       2.0          3.0
4     75.0       1.0       1.0          2.0

Rank do Pandas: Classificação por Colunas

Classificação de um DataFrame por múltiplas colunas

A função rank() no Pandas também pode ser usada para classificar as linhas de um DataFrame com base nos valores em múltiplas colunas. Isso permite estabelecer uma hierarquia de classificação mais complexa.

Exemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85],
        'Age': [25, 30, 28, 35, 27]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Classificar o DataFrame por múltiplas colunas
df['Rank'] = df.rank(method='average', ascending=False)['Score']
print(df)

Saída:

       Name  Score  Age  Rank
0    Alice     90   25   1.0
2  Charlie     92   28   3.0
1      Bob     85   30   3.0
3    David     88   35   2.0
4      Eve     85   27   3.0

2.0 3 David 88 35 3.0 1 Bob 85 30 4.5 4 Eve 85 27 4.5


#### Especificando a ordem de classificação para cada coluna
Você também pode controlar a ordem de classificação (ascendente ou descendente) para cada coluna individualmente ao classificar um DataFrame por várias colunas.

Exemplo:
```python
import pandas as pd

data = {'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Pontuação': [90, 85, 92, 88, 85],
        'Idade': [25, 30, 28, 35, 27]}
df = pd.DataFrame(data)

# Classifica o DataFrame por várias colunas com ordens de classificação diferentes
df['Classificação'] = df.rank(method='average', ascending=[False, True])['Pontuação']
print(df)

Saída:

       Nome  Pontuação  Idade  Classificação
0    Alice         90     25             1.0
2  Charlie         92     28             2.0
3    David         88     35             3.0
1      Bob         85     30             4.5
4      Eve         85     27             4.5

Pandas rank: Classificação com Agrupamento

Classificação dentro de grupos ou subconjuntos de dados

A função rank() pode ser combinada com a função groupby() para realizar a classificação dentro de grupos ou subconjuntos específicos de um DataFrame.

Exemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Departamento': ['Vendas', 'Vendas', 'Marketing', 'Marketing', 'TI', 'TI'],
        'Pontuação': [90, 85, 92, 88, 85, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Classifica as pontuações dentro de cada departamento
df['Classificação'] = df.groupby('Departamento')['Pontuação'].rank(method='average')
print(df)

Saída:

   Departamento  Pontuação  Classificação
0        Vendas         90            2.0
1        Vendas         85            1.0
2     Marketing         92            2.0
3     Marketing         88            1.0
4            TI         85            1.0
5            TI         92            2.0

Combinando as funções groupby() e rank()

Combinando as funções groupby() e rank(), você pode realizar operações de classificação mais complexas, como classificação dentro de subgrupos ou grupos aninhados.

Exemplo:

import pandas as pd
 
data = {'Departamento': ['Vendas', 'Vendas', 'Marketing', 'Marketing', 'TI', 'TI'],
        'Equipe': ['Leste', 'Oeste', 'Norte', 'Sul', 'Central', 'Remoto'],
        'Pontuação':.
[90, 85, 92, 88, 85, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Classifique os escores dentro de cada departamento e equipe
df['Rank'] = df.groupby(['Department', 'Team'])['Score'].rank(method='average')
print(df)

Saída:

   Department   Team  Score  Rank
0       Sales    East     90   2.0
1       Sales    West     85   1.0
2    Marketing   North     92   2.0
3    Marketing   South     88   1.

## Trabalhando com Arquivos

### Lendo e Escrevendo Arquivos
No Python, você pode ler e escrever arquivos usando a função embutida `open()`. A função `open()` leva dois argumentos: o caminho do arquivo e o modo em que você deseja abrir o arquivo.

Aqui está um exemplo de leitura de um arquivo:

```python
# Abrir o arquivo no modo de leitura
arquivo = open('exemplo.txt', 'r')

# Ler o conteúdo do arquivo
conteudo = arquivo.read()

# Imprimir o conteúdo do arquivo
print(conteudo)

# Fechar o arquivo
arquivo.close()

Neste exemplo, abrimos o arquivo exemplo.txt no modo de leitura ('r'), lemos seu conteúdo usando o método read() e, em seguida, imprimimos o conteúdo. Finalmente, fechamos o arquivo usando o método close().

Para escrever em um arquivo, você pode usar o modo de escrita ('w'):

# Abrir o arquivo no modo de escrita
arquivo = open('exemplo.txt', 'w')
 
# Escrever algum texto no arquivo
arquivo.write('Este é um texto a ser escrito no arquivo.')
 
# Fechar o arquivo
arquivo.close()

Neste exemplo, abrimos o arquivo exemplo.txt no modo de escrita ('w'), escrevemos algum texto no arquivo usando o método write() e, em seguida, fechamos o arquivo.

Modos de Arquivo

A função open() suporta diferentes modos de arquivo, que determinam como o arquivo é aberto e acessado:

  • 'r': Modo de leitura (padrão)
  • 'w': Modo de escrita (sobrescreve o arquivo existente ou cria um novo)
  • 'a': Modo de anexação (adiciona conteúdo ao final do arquivo)
  • 'x': Modo de criação exclusiva (cria um novo arquivo, falha se o arquivo já existir)
  • 'b': Modo binário (para trabalhar com arquivos binários)
  • 't': Modo de texto (para trabalhar com arquivos de texto, padrão)
  • '+': Modo de leitura e escrita (abre o arquivo para leitura e escrita).

Manipulando Caminhos de Arquivos

Em Python, você pode trabalhar com caminhos de arquivo absolutos e relativos. Os caminhos absolutos começam a partir do diretório raiz, enquanto os caminhos relativos começam a partir do diretório de trabalho atual.

Aqui está um exemplo de trabalhar com um caminho de arquivo relativo:

# Abrir um arquivo no diretório atual
file = open('example.txt', 'r')
content = file.read()
file.close()
 
# Abrir um arquivo em um subdiretório
file = open('data/example.txt', 'r')
content = file.read()
file.close()

Você também pode usar o módulo os para trabalhar com caminhos de arquivo de maneira mais eficiente:

import os
 
# Obter o diretório de trabalho atual
current_dir = os.getcwd()
print(current_dir)
 
# Juntar caminhos para criar um caminho de arquivo completo
file_path = os.path.join(current_dir, 'data', 'example.txt')
file = open(file_path, 'r')
content = file.read()
file.close()

Neste exemplo, usamos a função os.getcwd() para obter o diretório de trabalho atual e, em seguida, usamos a função os.path.join() para criar um caminho de arquivo completo, juntando o diretório atual, um subdiretório 'data' e o nome do arquivo 'example.txt'.

Manipulando Exceções de Arquivo

Ao trabalhar com arquivos, é importante lidar com exceções que podem ocorrer, como quando um arquivo não existe ou quando você não tem permissão para acessá-lo. Você pode usar um bloco try-except para capturar e manipular essas exceções:

try:
    file = open('example.txt', 'r')
    content = file.read()
    print(content)
    file.close()
except FileNotFoundError:
    print('Erro: Arquivo não encontrado.')
except PermissionError:
    print('Erro: Você não tem permissão para acessar o arquivo.')

Neste exemplo, envolvemos as operações relacionadas ao arquivo em um bloco try. Se ocorrer um FileNotFoundError ou PermissionError, o bloco except correspondente irá manipular a exceção e imprimir uma mensagem de erro.

Trabalhando com Diretórios

Criando e Navegando em Diretórios

Além de trabalhar com arquivos, você também pode trabalhar com diretórios (pastas) em Py. Trabalhando com o módulo os em Python.

Aqui está um exemplo de criação de um novo diretório e navegação até ele:

import os
 
# Criar um novo diretório
os.mkdir('novo_diretorio')
 
# Alterar o diretório de trabalho atual
os.chdir('novo_diretorio')
 
# Obter o diretório de trabalho atual
diretorio_atual = os.getcwd()
print(diretorio_atual)

Neste exemplo, usamos a função os.mkdir() para criar um novo diretório chamado 'novo_diretorio', então usamos a função os.chdir() para alterar o diretório de trabalho atual para o novo diretório. Finalmente, usamos a função os.getcwd() para obter o diretório de trabalho atual e imprimi-lo.

Listando o Conteúdo do Diretório

Você pode usar a função os.listdir() para listar o conteúdo de um diretório:

import os
 
# Listar o conteúdo do diretório atual
conteudo = os.listdir()
print(conteudo)
 
# Listar o conteúdo de um diretório específico
diretorio = 'dados'
conteudo = os.listdir(diretorio)
print(conteudo)

Neste exemplo, primeiro listamos o conteúdo do diretório atual usando os.listdir() sem argumentos. Em seguida, listamos o conteúdo do diretório 'dados' passando o caminho do diretório como argumento para os.listdir().

Excluindo Diretórios

Você pode usar a função os.rmdir() para excluir um diretório vazio e a função shutil.rmtree() do módulo shutil para excluir um diretório e seu conteúdo recursivamente:

import os
import shutil
 
# Excluir um diretório vazio
os.rmdir('diretorio_vazio')
 
# Excluir um diretório e seu conteúdo
shutil.rmtree('diretorio_nao_vazio')

Neste exemplo, usamos os.rmdir() para excluir um diretório vazio chamado 'diretorio_vazio' e shutil.rmtree() para excluir um diretório não vazio chamado 'diretorio_nao_vazio' e todo o seu conteúdo.

Trabalhando com o Sistema de Arquivos

Verificando a Existência de Arquivos

Você pode usar a função os.path.exists() para verificar se um arquivo ou diretório existe:

import os
 
# Verificar se um arquivo existe
caminho_do_arquivo = 'exemplo.txt'
if os.path.exists(caminho_do_arquivo):
    print(f'O arquivo {caminho_do_arquivo} existe.')
else:
    print(f'O arquivo {caminho_do_arquivo} não existe.')
import os
 
# Verifique se um arquivo existe
file_path = 'example.txt'
if os.path.exists(file_path):
    print(f'O arquivo "{file_path}" existe.')
else:
    print(f'O arquivo "{file_path}" não existe.')
 
# Verifique se um diretório existe
dir_path = 'data'
if os.path.exists(dir_path):
    print(f'O diretório "{dir_path}" existe.')
else:
    print(f'O diretório "{dir_path}" não existe.')

Neste exemplo, usamos os.path.exists() para verificar se o arquivo 'example.txt' e o diretório 'data' existem.

Obtendo Informações do Arquivo

Você pode usar a função os.path.getsize() para obter o tamanho de um arquivo e a função os.path.getmtime() para obter o último tempo de modificação de um arquivo:

import os
from datetime import datetime
 
# Obter o tamanho de um arquivo
file_path = 'example.txt'
file_size = os.path.getsize(file_path)
print(f'O tamanho do arquivo "{file_path}" é {file_size} bytes.')
 
# Obter o último tempo de modificação de um arquivo
last_modified = os.path.getmtime(file_path)
last_modified_datetime = datetime.fromtimestamp(last_modified)
print(f'O arquivo "{file_path}" foi modificado pela última vez em {last_modified_datetime}.')

Neste exemplo, usamos os.path.getsize() para obter o tamanho do arquivo 'example.txt' em bytes e os.path.getmtime() para obter o último tempo de modificação do arquivo, que então convertemos para um formato de data e hora legível usando o módulo datetime.

Copiando, Movendo e Renomeando Arquivos

Você pode usar o módulo shutil para copiar, mover e renomear arquivos:

import shutil
 
# Copiar um arquivo
shutil.copy('example.txt', 'example_copy.txt')
 
# Mover um arquivo
shutil.move('example.txt', 'data/example.txt')
 
# Renomear um arquivo
shutil.move('example_copy.txt', 'renamed_file.txt')

Neste exemplo, usamos a função shutil.copy() para criar uma cópia do arquivo 'example.txt', a função shutil.move() para mover o arquivo 'example.txt' para o diretório 'data' e a função shutil.move() novamente para renomear o arquivo 'example_copy.txt' para 'renamed_file.txt'.

Conclusão

Neste tutorial, você aprendeu a trabalhar com arquivos e diretórios usando o Python.Trabalhando com diretórios em Python usando a função open() integrada e os módulos os e shutil. Você viu como ler e escrever em arquivos, lidar com caminhos de arquivo e gerenciar operações de arquivo e diretório, como criar, excluir e listar conteúdo.

Essas habilidades relacionadas a arquivos são essenciais para muitos aplicativos Python, desde processamento e análise de dados até tarefas de administração de sistemas. Dominando essas técnicas, você pode gerenciar e manipular arquivos e diretórios de maneira eficiente, tornando seus programas Python mais poderosos e versáteis.

Lembre-se sempre de lidar com exceções relacionadas a arquivos, pois elas podem ocorrer com frequência e levar a um comportamento inesperado em seu código. Além disso, tenha cuidado com as permissões e os direitos de acesso ao trabalhar com o sistema de arquivos.

Com o conhecimento que você adquiriu neste tutorial, agora você está equipado para enfrentar uma ampla gama de tarefas baseadas em arquivos e integrar o manuseio de arquivos de forma perfeita em seus projetos Python.

MoeNagy Dev.