{"id":49,"date":"2025-04-25T16:03:13","date_gmt":"2025-04-25T19:03:13","guid":{"rendered":"http:\/\/managersoft.com.br\/?p=49"},"modified":"2025-04-25T17:15:47","modified_gmt":"2025-04-25T20:15:47","slug":"calculando-a-moda-usando-pandas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/managersoft.com.br\/index.php\/2025\/04\/25\/calculando-a-moda-usando-pandas\/","title":{"rendered":"Calculando a MODA usando PANDAS"},"content":{"rendered":"\n

Vamos usar o **PANDAS**<\/strong> para calcular a **MODA**<\/strong> de dados extra\u00eddos de uma ativo da *Bolsa de valores*<\/em><\/p>\n\n\n\n

**Moda**<\/strong> \u00e9 o valor que aparece com maior frequ\u00eancia em um conjunto de dados. \u00c9 uma medida de tend\u00eancia central, assim como a m\u00e9dia e a mediana,\u00a0e \u00e9 especialmente \u00fatil para analisar dados categ\u00f3ricos ou discretos. Um conjunto de dados pode ser amodal (sem moda), unimodal (uma moda),\u00a0bimodal (duas modas) ou multimodal (mais de duas modas), dependendo de quantos valores ocorrem com a mesma maior frequ\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n

 A moda \u00e9 simples de identificar visualmente em gr\u00e1ficos de frequ\u00eancia e pode fornecer insights r\u00e1pidos sobre os dados mais comuns ou populares em um conjunto analisado.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

1 – Instalando os pacotes<\/p>\n\n\n\n

2 – Importando as bibliotecas<\/p>\n\n\n\n

3 – Criando o c\u00f3digo<\/p>\n\n\n\n

Para realizar a instala\u00e7\u00e3o dos pacotes \u00e9 necess\u00e1rio executar os seguintes comandos no terminal : <\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

pip install pandas<\/p>\n\n\n\n

pip install yfinance<\/p>\n\n\n\n

import pandas as pd # Importando a biblioteca pandas\nimport yfinance as yf # Importando a Biblioteca do YahooFinance<\/code><\/pre>\n\n\n\n
# (2025 ANO) (02 M\u00caS) (01 DIA)\n# Criando o conjunto de dados e armazenando em uma vari\u00e1vel\ndados_empresa_automob = yf.download(\"AMOB3.SA\", start=\"2025-02-01\", end=\"2025-04-01\")<\/code><\/pre>\n\n\n\n
pd.set_option('display.max_columns', None) # Mostrar todas as colunas\npd.set_option('display.max_rows', None) # Mostrar todas as linhas\npd.set_option('display.max_colwidth', None) # N\u00e3o truncar o conte\u00fado das c\u00e9lulas de texto<\/code><\/pre>\n\n\n\n
# Exibindo conteudo do conjunto de dados\ndados_empresa_automob.head()<\/code><\/pre>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
# Realizando a contagem de registros \nnumero_limhas = len(dados_empresa_automob.index)\nprint(f'O n\u00famero de registros da empresa AUTOMOB no per\u00edodo de 2 meses s\u00e3o de {numero_limhas} registros')\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n
O n\u00famero de registros da empresa AUTOMOB no per\u00edodo de 2 meses \u00e9 de 39 registros<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
Vamos calcular a *MODA*<\/em> da coluna **CLOSE**<\/strong> que \u00e9 o que nos interessa aqui.<\/p>\n\n\n\n
moda = dados_empresa_automob['Close'].mode()\n\n\nprint(f\" A moda referente aos registros coletados do {moda} \")<\/code><\/pre>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
#Quantidade obtida de registros para a MODA\ndisplay(moda.count())<\/code><\/pre>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n
Podemos perceber ent\u00e3o que nesse exemplo tivemos bimodal (duas modas). <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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