Conceitos básicos

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A análise de dados em Python é feita, na maioria dos casos, com duas bibliotecas: NumPy e Pandas. Bibliotecas auxiliares de visualização (Matplotlib, Plotly) entram em seguida.

NumPy e Pandas: para que servem

Biblioteca	Foco	Estrutura central
NumPy	Cálculo numérico vetorizado	`ndarray` (array N-dimensional)
Pandas	Tabelas com rótulos, importação e manipulação	`Series` e `DataFrame`

NumPy é a base — Pandas usa NumPy por baixo. Para dados rotulados (planilhas, JSON, CSV), Pandas é o ponto de entrada.

Instalação

pip install numpy pandas matplotlib plotly

Ou, com conda, num environment.yml:

dependencies:
  - numpy
  - pandas
  - matplotlib
  - plotly

Imports padrão

A comunidade convergiu em apelidos. Seguir a convenção facilita a leitura por outras pessoas:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px

Series

Series é um vetor unidimensional rotulado (cada valor tem um índice).

notas = pd.Series([7.5, 8.0, 6.0], index=["Alice", "Bruno", "Carla"])
print(notas)
# Alice    7.5
# Bruno    8.0
# Carla    6.0
# dtype: float64

notas["Bruno"]  # 8.0
notas.mean()    # 7.166...

DataFrame

DataFrame é uma tabela bidimensional — cada coluna é uma Series.

df = pd.DataFrame({
    "titulo": ["NOTA 636/2008", "NOTA 637/2008"],
    "data": ["2008-08-12", "2008-08-13"],
    "horario": ["14:30", "10:15"],
})

df
#           titulo        data horario
# 0  NOTA 636/2008  2008-08-12   14:30
# 1  NOTA 637/2008  2008-08-13   10:15

Colunas, linhas e o objeto inteiro têm operações dedicadas — assunto dos próximos tópicos.

Conexão com a coleta

O JSON gerado pela trilha de coleta de dados (ex: notas_mre.json) é o ponto de partida natural para análise. A partir desse arquivo, conseguimos:

Contar quantas notas foram publicadas por ano.
Filtrar notas por palavra-chave no título.
Visualizar a evolução temporal em gráficos.

Esses exemplos serão usados ao longo dos próximos capítulos.