Como usar Pandas para EDA rápida (15 min)
Pandas para EDA
Se você trabalha com dados — ou está começando sua jornada na área —, fazer uma boa Análise Exploratória de Dados (EDA) é uma etapa essencial. Ela ajuda a entender o que há no seu conjunto de dados, identificar padrões, detectar problemas e gerar insights iniciais.
O que muita gente não sabe é que é possível fazer uma EDA simples, eficiente e completa em menos de 15 minutos usando a biblioteca Pandas, do Python.
Neste artigo, mostramos um passo a passo objetivo e direto, ideal para quem está em formação ou deseja incluir esse tipo de análise em seu portfólio de projetos.
1. Entendendo seu conjunto de dados
Ao carregar os dados com Pandas, você já consegue ver as primeiras linhas da sua tabela e confirmar se a importação foi bem-sucedida. A visualização inicial permite verificar se os dados estão organizados corretamente — colunas, categorias, valores, datas etc.
2. Explorando a estrutura do dataset
Antes de qualquer análise estatística, é fundamental entender a estrutura dos dados. Com poucos comandos no Pandas, é possível verificar:
- Quantas linhas e colunas o arquivo tem
- Quais são os nomes e tipos de cada variável
- Quantos dados faltantes existem em cada coluna
Essas informações ajudam a decidir se os dados precisam ser limpos ou transformados antes de continuar.
3. Obtendo estatísticas básicas
Pandas permite gerar, em poucos segundos, estatísticas descritivas de todas as colunas: média, mediana, mínimo, máximo, desvio padrão, entre outras. Esse diagnóstico rápido revela tendências, anomalias ou variáveis fora de escala.
4. Identificando valores ausentes
Uma parte essencial da análise exploratória é entender onde estão os dados incompletos. Saber quais colunas têm muitos valores ausentes permite tomar decisões mais assertivas: excluir, substituir, preencher ou até investigar a origem do problema.
5. Analisando variáveis categóricas e numéricas
É comum separar os dados em dois grupos:
- Variáveis categóricas, que representam grupos ou classes (como gênero, tipo de produto ou cidade)
- Variáveis numéricas, que são usadas em cálculos (como idade, preço ou quantidade)
Pandas facilita essa separação e permite entender, por exemplo, quantas categorias existem em cada coluna ou como estão distribuídos os valores numéricos.
6. Explorando a frequência de categorias
Para colunas categóricas, é útil saber quantas vezes cada categoria aparece. Isso ajuda a detectar desequilíbrios (como muitas ocorrências de uma única classe) ou a decidir como transformar essas variáveis para uso em modelos de machine learning.
7. Avaliando a relação entre variáveis
Outro ponto importante da EDA é entender como as variáveis se relacionam entre si. Com Pandas, é possível gerar tabelas de correlação que ajudam a visualizar essas relações — por exemplo, se uma variável influencia outra ou se há padrões interessantes a explorar.
8. Automatizando sua EDA com ferramentas complementares
Além dos recursos nativos do Pandas, existem bibliotecas que geram relatórios completos automaticamente. Uma das mais conhecidas é o pandas-profiling, que entrega análises completas com visualização interativa e insights prontos, ideal para ganhar tempo em projetos com prazo apertado.
Por que fazer EDA com Pandas?
A análise exploratória com Pandas é simples, rápida e poderosa. Com poucos passos, você consegue:
- Validar a qualidade dos dados
- Entender as principais variáveis
- Identificar inconsistências
- Preparar o dataset para modelagem ou visualização
É um diferencial importante para quem está em formação, quer montar um portfólio de análise de dados ou precisa entregar resultados com agilidade.
Dica final
Este processo é usado no Bootcamp de Análise de Dados da Tekne, onde você aprende desde o zero a manipular, analisar e comunicar dados com ferramentas modernas e com foco no mercado.
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