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Guia de consulta rápida do Pandas em PDF, Guia de estudo de DataFrames em Python, Filtragem, Agrupamento, Mesclagem e Remodelagem.

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Este é um produto para download digital. Nenhum item físico será enviado.
Você receberá arquivos PDF para impressão em um arquivo ZIP. Não estão incluídas folhas impressas ou laminadas. As fotos mostram como ficarão após a impressão.

VEJA O QUE CADA OPERAÇÃO DO PANDAS FAZ COM A SUA MESA
Um guia de estudo visual para as operações fundamentais do pandas em duas folhas, impressas em ambos os lados: seleção com loc e iloc, filtragem com máscaras booleanas, valores ausentes, groupby, merge, pivot_table, melt e concat. Cada tabela na folha é gerada a partir de um pequeno conjunto de dados e calculada no pandas, permitindo que você acompanhe cada etapa célula por célula. Cada exemplo de código é curto e mostra seu resultado real.

PLANILHA 1, FRENTE - DATAFRAMES E SELEÇÃO
- O que é um DataFrame: índice, rótulos de coluna, valores e um tipo de dado por coluna.
- Série ou DataFrame? orders["qty"] vs orders[["qty"]], com seus formatos.
- Rótulos ou posições? loc e iloc na mesma tabela, as células selecionadas sombreadas (uma fatia de rótulo inclui seu final)
- Filtragem com máscara booleana: um valor Verdadeiro/Falso por linha, condições combinadas com &, |, ~
- Por que os rótulos das linhas permanecem após a filtragem e quando loc e iloc diferem?

FOLHA 1, VERSO - QUAL OPERAÇÃO?
- "O que você quer mudar?": um mapa de decisão com nove tarefas comuns, cada uma com uma tabela de antes e depois e o que acontece com as linhas.
- Valores ausentes: ausente não é zero; isna, fillna, dropna; como NaN altera a média e o tipo de dados

FOLHA 2, FRENTE - AGRUPAMENTO E AGREGAÇÃO
- Dividir, aplicar, combinar: agrupar desenhado passo a passo em linhas reais
- agregação nomeada e contagem versus tamanho
- Um resultado por grupo ou um por linha? agg (6 linhas -> 3) e transform (6 linhas -> 6) lado a lado
- chaves como índice ou como coluna, contagens_de_valores

FOLHA 2, VERSO - JUNÇÃO E REMODELAÇÃO
Quantas linhas uma mesclagem cria? Junções internas, externas e à esquerda nas mesmas duas tabelas: 4, 6 e 7 linhas.
- Chaves duplicadas multiplicam linhas, e validate= serve para evitar isso.
- longo <-> largo com tabela_pivot e melt
- concatenação, e por que a aritmética alinha rótulos, não posições
- a armadilha da atribuição encadeada (Copy-on-Write) e a correção em uma única etapa

VERSÃO TESTE VOCÊ MESMO
As mesmas páginas com as respostas em branco: pinte as células selecionadas, preencha os resultados e preveja a quantidade de linhas. As tabelas e legendas originais permanecem, permitindo que você resolva todos os exercícios. Preencha-os de memória e depois confira com a folha de consulta.

O QUE VOCÊ RECEBE: 8 ARQUIVOS PDF (em um arquivo ZIP)
- Cola e teste seus conhecimentos
- 2 estilos de cor: Colorido e Cinza (usa menos tinta colorida)
- 2 tamanhos de papel: A4 e Carta (EUA)
- Cada arquivo contém duas folhas: 4 páginas, imprima frente e verso ("vire na borda mais longa")
- Um breve arquivo LEIA-ME com dicas de impressão

PARA QUEM É INDICADO
Este curso destina-se a estudantes que aprendem Python para análise de dados ou ciência de dados; autodidatas e pessoas em transição de carreira; analistas juniores; e qualquer pessoa que esteja se preparando para um curso de dados ou entrevista técnica e queira finalmente entender como usar os comandos `groupby` e `merge`. Pressupõe conhecimento básico de Python.

COMO É FEITO
Formatado em LaTeX; todas as tabelas e diagramas foram gerados por código a partir de resultados reais do pandas, sem o uso de geradores de imagens por IA. O conteúdo e o código foram preparados com o auxílio de um assistente de IA. Cada exemplo de código na planilha foi executado por um script no pandas 3.1 e seu resultado foi verificado, e o conteúdo passou por diversas revisões independentes. Pequenas notas indicam onde o pandas 2 apresenta resultados diferentes.

COMO FUNCIONA
1. Compre o anúncio.
2. Baixe o arquivo ZIP instantaneamente em Compras e Avaliações na sua conta Etsy (ou pelo link no seu e-mail de confirmação) e descompacte-o.
3. Imprima em casa ou em uma gráfica em tamanho real (100%), frente e verso, ou abra o PDF em um tablet.

OBSERVE
Este é um produto digital. Nenhum produto físico será enviado.
Este é um guia de estudo focado nas operações fundamentais do DataFrame, não uma referência completa do pandas.
Devido à natureza dos downloads digitais, não aceitamos reembolsos. Envie-nos uma mensagem caso tenha algum problema com seus arquivos e teremos prazer em ajudar.
As cores podem variar ligeiramente entre telas e impressoras.
- Para uso pessoal apenas. Você pode imprimir quantas cópias precisar para uso próprio. Professores: entrem em contato conosco para uso em sala de aula. A revenda ou o compartilhamento dos arquivos não são permitidos. (c) MIRAICO Academy, todos os direitos reservados.
- Recurso educacional independente. Não afiliado ou endossado pelos projetos mencionados.

Na loja também estão disponíveis: resumos de matemática com os conceitos básicos da ciência de dados (Estatística, Probabilidade, Álgebra Linear).

Na MiraicoAcademy, mostramos como as coisas funcionam, não apenas o que digitar.

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Pode incluir: Uma folha de consulta Python Data Science Pandas com documentação técnica sobre DataFrames e seleção. O documento inclui trechos de código, tabelas e explicações para filtrar, agrupar, unir e remodelar dados.
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VEJA O QUE CADA OPERAÇÃO DO PANDAS FAZ COM A SUA MESA
Um guia de estudo visual para as operações fundamentais do pandas em duas folhas, impressas em ambos os lados: seleção com loc e iloc, filtragem com máscaras booleanas, valores ausentes, groupby, merge, pivot_table, melt e concat. Cada tabela na folha é gerada a partir de um pequeno conjunto de dados e calculada no pandas, permitindo que você acompanhe cada etapa célula por célula. Cada exemplo de código é curto e mostra seu resultado real.

PLANILHA 1, FRENTE - DATAFRAMES E SELEÇÃO
- O que é um DataFrame: índice, rótulos de coluna, valores e um tipo de dado por coluna.
- Série ou DataFrame? orders["qty"] vs orders[["qty"]], com seus formatos.
- Rótulos ou posições? loc e iloc na mesma tabela, as células selecionadas sombreadas (uma fatia de rótulo inclui seu final)
- Filtragem com máscara booleana: um valor Verdadeiro/Falso por linha, condições combinadas com &, |, ~
- Por que os rótulos das linhas permanecem após a filtragem e quando loc e iloc diferem?

FOLHA 1, VERSO - QUAL OPERAÇÃO?
- "O que você quer mudar?": um mapa de decisão com nove tarefas comuns, cada uma com uma tabela de antes e depois e o que acontece com as linhas.
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FOLHA 2, FRENTE - AGRUPAMENTO E AGREGAÇÃO
- Dividir, aplicar, combinar: agrupar desenhado passo a passo em linhas reais
- agregação nomeada e contagem versus tamanho
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- chaves como índice ou como coluna, contagens_de_valores

FOLHA 2, VERSO - JUNÇÃO E REMODELAÇÃO
Quantas linhas uma mesclagem cria? Junções internas, externas e à esquerda nas mesmas duas tabelas: 4, 6 e 7 linhas.
- Chaves duplicadas multiplicam linhas, e validate= serve para evitar isso.
- longo <-> largo com tabela_pivot e melt
- concatenação, e por que a aritmética alinha rótulos, não posições
- a armadilha da atribuição encadeada (Copy-on-Write) e a correção em uma única etapa

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As mesmas páginas com as respostas em branco: pinte as células selecionadas, preencha os resultados e preveja a quantidade de linhas. As tabelas e legendas originais permanecem, permitindo que você resolva todos os exercícios. Preencha-os de memória e depois confira com a folha de consulta.

O QUE VOCÊ RECEBE: 8 ARQUIVOS PDF (em um arquivo ZIP)
- Cola e teste seus conhecimentos
- 2 estilos de cor: Colorido e Cinza (usa menos tinta colorida)
- 2 tamanhos de papel: A4 e Carta (EUA)
- Cada arquivo contém duas folhas: 4 páginas, imprima frente e verso ("vire na borda mais longa")
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PARA QUEM É INDICADO
Este curso destina-se a estudantes que aprendem Python para análise de dados ou ciência de dados; autodidatas e pessoas em transição de carreira; analistas juniores; e qualquer pessoa que esteja se preparando para um curso de dados ou entrevista técnica e queira finalmente entender como usar os comandos `groupby` e `merge`. Pressupõe conhecimento básico de Python.

COMO É FEITO
Formatado em LaTeX; todas as tabelas e diagramas foram gerados por código a partir de resultados reais do pandas, sem o uso de geradores de imagens por IA. O conteúdo e o código foram preparados com o auxílio de um assistente de IA. Cada exemplo de código na planilha foi executado por um script no pandas 3.1 e seu resultado foi verificado, e o conteúdo passou por diversas revisões independentes. Pequenas notas indicam onde o pandas 2 apresenta resultados diferentes.

COMO FUNCIONA
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OBSERVE
Este é um produto digital. Nenhum produto físico será enviado.
Este é um guia de estudo focado nas operações fundamentais do DataFrame, não uma referência completa do pandas.
Devido à natureza dos downloads digitais, não aceitamos reembolsos. Envie-nos uma mensagem caso tenha algum problema com seus arquivos e teremos prazer em ajudar.
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Anunciado a 01 de nov. de 2026