Juntamos alguns trechos de códigos em Python que podem te ajudar a lidar com o processamento de dados. 

Por ser uma linguagem de programação flexível e de propósito geral, você pode abordar uma mesma tarefa de muitas formas em Python. 

Os trechos abaixo esclarecem algumas abordagens para determinadas situações. Lembrando que as abordagens utilizadas são somente algumas dentre as milhares de opções disponíveis. 

1) Concatenar vários arquivos de texto

Começaremos com a concatenação de múltiplos arquivos de texto. Utilize esse código caso você tenha vários arquivos de texto em um único diretório que precise concatenar em um único arquivo. 

Primeiro, obtemos uma lista de todos os arquivos txt no caminho. Depois, lemos cada arquivo e escrevemos seu conteúdo para o novo arquivo de saída. 

Finalmente, lemos o novo arquivo de volta e imprimimos seu conteúdo na tela para verificar.

2) Concatenar múltiplos arquivos CSV em um Data Frame 

Ainda no tópico de concatenação de arquivos, vamos falar sobre a concatenação de vários arquivos de valores separados por vírgulas em um único dataframe Pandas. 

Primeiro, obtemos uma lista dos arquivos CSV em nosso caminho. Depois, para cada arquivo, lemos o conteúdo em seu próprio dataframe.

Depois, combinamos todos os dataframes em um único quadro e, finalmente, imprimimos os resultados para inspecionar. 

3) Zip e Unzip Arquivos no Pandas

Digamos que você esteja trabalhando com um quadro de dados Pandas – como o quadro resultante no trecho acima – e quer comprimir o quadro diretamente, de modo a arquivar para armazenamento. Este snippet o fará. 

Primeiro, cria-se uma quadro de dados para usar com nosso exemplo; depois, comprimimos e salvamos o quadro de dados diretamente no arquivo.

Finalmente, vamos ler o quadro de volta em um novo quadro diretamente do arquivo comprimido e imprimir para verificação. 

4) Aplanar listas

Talvez você se encontre em uma situação em que esteja trabalhando com uma lista de listas – ou seja, uma lista na qual todos os seus elementos também são listados. 

Este trecho permitirá que você leve a sua lista de listas incorporadas e aplane para uma lista linear. 

Primeiro criaremos uma lista de listas para usar em nosso exemplo; depois usaremos a compreensão da lista para achatá-la de forma pitônica; finalmente, imprimiremos a lista resultante na tela para verificação.

Lista de listas:

[[‘apple’, ‘pear’, ‘banana’, ‘grapes’], [‘zebra’, ‘donkey’, ‘elephant’, ‘cow’], [‘vanilla’, ‘chocolate’], [‘princess’, ‘prince’]]

Lista aplanada:

[‘apple’, ‘pear’, ‘banana’, ‘grapes’, ‘zebra’, ‘donkey’, ‘elephant’, ‘cow’, ‘vanilla’, ‘chocolate’, ‘princess’, ‘prince’]
Published On: julho 12th, 2021 / Categories: Data Science, Dicas e Habilidades, Fundamentos, Programação /

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