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| Main Authors: | , , , |
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| Format: | Recurso digital |
| Language: | |
| Published: |
Zenodo
2026
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://doi.org/10.5281/zenodo.20024808 |
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| _version_ | 1866901518296285184 |
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| author | Nakamura, Gabriel T. O. Carlota, Rebeca F. Beltão, Crissia L. R. Miranda, Eduardo Furlan |
| author_facet | Nakamura, Gabriel T. O. Carlota, Rebeca F. Beltão, Crissia L. R. Miranda, Eduardo Furlan |
| contents | <p>No ecossistema da Ciência de Dados, a eficiência no processamento de grandes volumes de<br>informação é mandatória. Este artigo explora a biblioteca Pandas, ferramenta líder para mani-<br>pulação de dados em Python, focando em suas estruturas fundamentais: Series e DataFrame. O<br>estudo apresenta uma análise comparativa de desempenho entre o processamento iterativo tradi-<br>cional e a vetorização nativa do Pandas. Os resultados experimentais demonstram uma redução<br>drástica no tempo de execução, validando a biblioteca como padrão ouro para alta performance<br>e escalabilidade em fluxos de trabalho analíticos.</p> |
| format | Recurso digital |
| id | zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_20024808 |
| institution | Zenodo |
| language | |
| publishDate | 2026 |
| publisher | Zenodo |
| record_format | zenodo |
| spellingShingle | ANÁLISE E MANIPULAÇÃO DE DADOS ESTRUTURADOS EM PYTHON: UMA INTRODUÇÃO ÀS ESTRUTURAS SERIES E DATAFRAME DA BIBLIOTECA PANDAS Nakamura, Gabriel T. O. Carlota, Rebeca F. Beltão, Crissia L. R. Miranda, Eduardo Furlan Unidade: Vila Mariana Semestre: 2026.1 Disciplina: Linguagem-Programação <p>No ecossistema da Ciência de Dados, a eficiência no processamento de grandes volumes de<br>informação é mandatória. Este artigo explora a biblioteca Pandas, ferramenta líder para mani-<br>pulação de dados em Python, focando em suas estruturas fundamentais: Series e DataFrame. O<br>estudo apresenta uma análise comparativa de desempenho entre o processamento iterativo tradi-<br>cional e a vetorização nativa do Pandas. Os resultados experimentais demonstram uma redução<br>drástica no tempo de execução, validando a biblioteca como padrão ouro para alta performance<br>e escalabilidade em fluxos de trabalho analíticos.</p> |
| title | ANÁLISE E MANIPULAÇÃO DE DADOS ESTRUTURADOS EM PYTHON: UMA INTRODUÇÃO ÀS ESTRUTURAS SERIES E DATAFRAME DA BIBLIOTECA PANDAS |
| topic | Unidade: Vila Mariana Semestre: 2026.1 Disciplina: Linguagem-Programação |
| url | https://doi.org/10.5281/zenodo.20024808 |