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Fala Impressionadores! Hoje nós vamos falar sobre otimização de dataframes no pandas.
Esse é um assunto muito importante, pois com as técnicas que eu vou te mostrar nessa aula, você será capaz de diminuir o uso de memória do seu dataframe e a velocidade de processamento dos procedimentos que fizer.
Isso é crucial, principalmente quando falamos de bases de dados muito grandes, e você ter uma redução de 50%, por exemplo, já faz uma diferença absurda!
EU vou te mostrar como fazer operações mais rápidas com dataframes fazendo algumas otimizações, alterando o tipo de dados e até fazendo a mudança do tipo dos números no pandas.
Podemos fazer a mudança de um int64 para um int8, por exemplo, que ocupa muito menos espaço na memória e que no nosso exemplo não vai alterar em nada os nossos dados.
Isso quer dizer que conseguimos diminuir o tamanho que o dataframe ocupa na memória e aumentar a velocidade de processamento sem nenhuma alteração nos dados!
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Aqui nos vídeos do canal da Hashtag Programação ensinamos diversas dicas de Ciência de Dados para que você consiga se desenvolver e até mesmo mudar de área mesmo sem nenhuma experiência!
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Conteúdo da Aula
00:00 Introdução
01:16 Importação do pandas e base de dados
01:37 Visualização da base de dados
02:40 Informações da base de dados (método info)
05:10 Método describe (informações das colunas)
06:19 Describe das colunas não numéricas
07:58 Operação de agrupamento (groupby)
10:04 Comando %timeit (Jupyter Notebook)
12:33 Otimizações de dataframes (data)
17:44 Otimizações de dataframes (categorias)
23:16 Espaço que números ocupam em memória
31:00 Biblioteca sys (tamanho máximo em bits)
32:18 Como mudar o tipo dos números no pandas
38:22 Uso de memória no pandas
40:45 Método describe (verificação das informações)
42:46 Novo tempo de processamento
45:00 Resultado dos agrupamentos (após tratamento)
46:43 Leia a documentação
47:16 Resumo da aula
48:40 Conclusão
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