Eu não achei mais no Kaggle, tem um outro mas diferente. O que eu recomendo: pegue qualquer outro dataset que dá para replicar numa boa, carrega igual eu fiz e vai aplicando nas colunas existentes
Estou com uma dúvida. Eu tenho uma tabela com mais ou menos umas 10 mil linhas e umas 27 colunas dentro desses dados eu tenho uma coluna chamada Nota onde contém números e vez ou outra aparece "Pendente". Eu tenho de desconsiderá-lo do meu relatório. Mas a única forma que achei é removendo linha a linha. Existe alguma forma de fazer um filtro mostrando apenas O QUE NÃO É PENDENTE? Ou remover todas as linhas Pendentes no Pandas?
nome_tabela[nome_tabela['Nota'] != 'Pendente'] vai te mostrar os registros onde a coluna Nota for DIFERENTE de Pendente. Só atribuir esse resultado a uma variável que ela vira uma nova tabela sem os registros de PENDENTE. tabela_nova = nome_tabela[nome_tabela['Nota'] != 'Pendente']
Uaauuu! Aprendi novos comandos de Python 🙌🙌 Qual são as diferenças de desempenho de cada função utilizada? Uma é mais rápida, mais lenta, consomem menos recursos? Não vi seus outros vídeos do canal, mas já vou conferir também. Obs: tudo pode ser feito no Colab também? Mais uma vez, parabéns pelo ótimo conteúdo e aplicação prática!! Show de bola!!
Queria fazer , para cada nacionalidade exibir seu jogadores! exemplo brazil aparecer todos os dados dos brazileiros, como seria ? fiquei com essa duvida
Excelente vídeo. Ganhou um inscrito. Tenho uma dúvida: como fazer pra filtrar os países e criar arquivos (Excel) separados de cada país? Ex: um arquivo só com dados do Brasil, outro arquivo só com dados da Argentina e etc... Porém, a cada input de um novo país, os arquivos continuem a ser separados e exportados pra um Excel?
Obrigado pelo video, não estava achando loc com duas condições. #dataframe.loc[dataframe['Unidade de Preço']==1] dataframe.loc[(dataframe['Tipo de Material']=='FERT') & (dataframe['Unidade de Preço']!=1)] Obrigado novamente!!!!
![Felix "Unfair" | [Stray Kids : SKZ-PLAYER]](http://i.ytimg.com/vi/Oswujxm2Ag0/mqdefault.jpg)
Você é o CARA !!!! Cinco anos perdendo tempo com loc e iloc. Melhor aula de filtros que eu assiti em cinco anos. PARABÉNS !!!!!
Já ganhou um inscrito, passei quase 5 horas tentando algo, que nesse vídeo levou segundos 😂
Excelente explicação
Não encontrei o dataframe amigo, pode me ajudar?
Eu não achei mais no Kaggle, tem um outro mas diferente. O que eu recomendo: pegue qualquer outro dataset que dá para replicar numa boa, carrega igual eu fiz e vai aplicando nas colunas existentes
Vou tentar fazer uma análise com esse dataset
Excelente vídeo... Parte de isin() eu estava precisando e não sabia como procurar. Obrigado
Muito bom, ajudou muito!
Muito legal! Era esse o vídeo que eu tava procurando
Estou com uma dúvida.
Eu tenho uma tabela com mais ou menos umas 10 mil linhas e umas 27 colunas dentro desses dados eu tenho uma coluna chamada Nota onde contém números e vez ou outra aparece "Pendente". Eu tenho de desconsiderá-lo do meu relatório. Mas a única forma que achei é removendo linha a linha. Existe alguma forma de fazer um filtro mostrando apenas O QUE NÃO É PENDENTE? Ou remover todas as linhas Pendentes no Pandas?
nome_tabela[nome_tabela['Nota'] != 'Pendente'] vai te mostrar os registros onde a coluna Nota for DIFERENTE de Pendente. Só atribuir esse resultado a uma variável que ela vira uma nova tabela sem os registros de PENDENTE.
tabela_nova = nome_tabela[nome_tabela['Nota'] != 'Pendente']
df = df[df['Nota'] != 'Pendente']
Caraca, respondi com 2 anos de atraso kkkk desculpa 😢
Uaauuu! Aprendi novos comandos de Python 🙌🙌 Qual são as diferenças de desempenho de cada função utilizada? Uma é mais rápida, mais lenta, consomem menos recursos? Não vi seus outros vídeos do canal, mas já vou conferir também. Obs: tudo pode ser feito no Colab também?
Mais uma vez, parabéns pelo ótimo conteúdo e aplicação prática!! Show de bola!!
Queria fazer , para cada nacionalidade exibir seu jogadores!
exemplo brazil aparecer todos os dados dos brazileiros, como seria ? fiquei com essa duvida
df.query ('Nationality == "Brazil"')
Excelente vídeo. Ganhou um inscrito. Tenho uma dúvida: como fazer pra filtrar os países e criar arquivos (Excel) separados de cada país?
Ex: um arquivo só com dados do Brasil, outro arquivo só com dados da Argentina e etc... Porém, a cada input de um novo país, os arquivos continuem a ser separados e exportados pra um Excel?
Não sei se entendi... só vi agora a msg, chama na DM do insta que eu respondo mais rápido,🙏
Obrigado pelo video, não estava achando loc com duas condições.
#dataframe.loc[dataframe['Unidade de Preço']==1]
dataframe.loc[(dataframe['Tipo de Material']=='FERT') & (dataframe['Unidade de Preço']!=1)]
Obrigado novamente!!!!