Saudações, Cientistas de Dados!

O Pandas é uma biblioteca popular em Python para análise de dados. Ele oferece uma série de funcionalidades para trabalhar com diferentes formatos de arquivos.

Neste tutorial vamos aprender como usar os principais para o seu trabalho no dia a dia. Vamos começar!

Importando a biblioteca Pandas:

Antes de tudo, é necessário importar o Pandas no seu código Python. Utilize o seguinte comando para fazer isso:

import pandas as pd

Carregando arquivos em Excel:

Para carregar um arquivo em Excel (.xlsx ou .xls) com o Pandas, você pode utilizar a função read_excel():

dados_excel = pd.read_excel("dados.xlsx")

Carregando arquivos CSV:

Para carregar um arquivo CSV (comma-separated values) com o Pandas, utilize a função read_csv():

dados_csv = pd.read_csv("dados.csv")

Carregando arquivos JSON:

Para carregar um arquivo JSON com o Pandas, utilize a função read_json():

dados_json = pd.read_json("dados.json")

Carregando arquivos SQL:

Para carregar dados de um banco de dados SQL usando o Pandas, você precisa estabelecer uma conexão com o banco de dados e, em seguida, executar uma consulta.

Aqui está um exemplo básico de como fazer isso usando o SQLite como banco de dados:

import sqlite3

# Estabelecer conexão com o banco de dados
con = sqlite3.connect("database.db")

# Executar uma consulta SQL
consulta_sql = "SELECT * FROM tabela"
dados_sql = pd.read_sql_query(consulta_sql, con)

# Fechar a conexão com o banco de dados
con.close()

Lembre-se de substituir "database.db" pelo nome do seu banco de dados e "tabela" pela tabela desejada.

E pronto! Agora você sabe como carregar diversos tipos de arquivos com o Pandas no Python.