Tanto o NumPy quanto o Pandas usam o conceito de eixo (axis), mas com diferenças sutis. No NumPy, ele refere-se à dimensão em que uma operação é realizada, enquanto no Pandas, indica a direção de uma operação. Este artigo apresenta exemplos do uso do axis em cada biblioteca.
Caso esteja se aventurando em ciência de dados, muito provavelmente já viu um reshape em algum código. Talvez com um misterioso valor de -1 em uma das posições como reshape(-1, 1). Mas, afinal, o que significa isto? Por que por vezes precisamos transformar nossos dados para utilizar métodos de modelos no Scikit-Learn? É o que veremos neste artigo.
As Olimpíadas estão acabando… e, além de saudades e histórias de superação, cada Olimpíada deixa uma enorme quantidade de dados! Nesse artigo, vamos ver como podemos usar o Pandas para analisar parte desses dados, verificando a evolução do tempo dos atletas em provas de atletismo.
Será que é possível estudar para o vestibular e ainda aprender Python? Sim, claro! E é esse um dos objetivos da série ENEM Tecnológico aqui do site. Nessa série, utilizaremos ferramentas computacionais para analisar e expandir questões do ENEM. No artigo de hoje, analisaremos uma questão da prova de 2019. E, de quebra, aprenderemos a fazer gráficos 3D e 4D(?!) com Matplotlib. Tudo devido a um tijolo assassino.
Incolor, de constituintes invisíveis e inodoro (espera-se!). Por vezes nos esquecemos que estamos rodeados de gases que constituem nossa atmosfera. Nesse artigo, vamos ver como podemos facilmente, com a linguagem Python, conseguir uma listagem dos principais constituintes do ar com web scraping. E, também, fazer algumas contas como, por exemplo, de densidade e de massa molar média e, claro, apresentar tudo em gráficos espetaculares.
