Limpeza e Tratamento de Dados com Pandas

Este repositório contém um notebook Jupyter intitulado "pandas_limpeza_e_tratamento_de_dados.ipynb". Nele, exploramos técnicas essenciais para limpar e preparar dados usando a biblioteca Pandas em Python. A limpeza e o tratamento adequado dos dados são etapas cruciais para obter insights confiáveis e construir modelos precisos.

Conteúdo do Notebook:

1. Introdução ao Processo de Limpeza e Tratamento de Dados: Entenda por que essa etapa é fundamental em qualquer projeto de análise de dados.
2. Carregamento e Exploração Inicial dos Dados: Carregue os dados, verifique a estrutura, identifique valores ausentes e outliers.
3. Tratamento de Dados Faltantes: Preenchimento de valores ausentes, remoção de linhas ou colunas com dados faltantes.
4. Tratamento de Dados Duplicados: Identificação e remoção de duplicatas.
5. Transformações de Dados: Normalização, padronização e outras transformações.
6. Manipulação de Tipos de Dados: Conversão de tipos, formatação de datas, etc.

Como Usar:

1. Clone este repositório para o seu ambiente local.
2. Abra o notebook "pandas_limpeza_e_tratamento_de_dados.ipynb" em um ambiente Jupyter.
3. Siga as etapas do notebook para aprender e aplicar as técnicas de limpeza e tratamento de dados.