Para adicionar uma nova coluna em um DataFrame do Pandas, basta usar a sintaxe da seguinte forma:
dataframe['nome_da_coluna'] = lista_de_valores
Onde 'nome_da_coluna' é o nome da nova coluna que você deseja adicionar e 'lista_de_valores' é uma lista de valores do mesmo tamanho que o número de linhas no DataFrame.
Para modificar uma coluna existente, basta atribuir os novos valores à coluna desejada:
dataframe['nome_da_coluna'] = nova_lista_de_valores
Onde 'nome_da_coluna' é o nome da coluna que você deseja modificar e 'nova_lista_de_valores' é uma lista de valores do mesmo tamanho que o número de linhas no DataFrame.
Lembre-se de que as operações acima modificam o DataFrame original, portanto, tome cuidado ao executá-las.
O método **transpose()**é usado para inverter as linhas e colunas de um DataFrame no Pandas. Isso significa que as linhas de um DataFrame se tornam as colunas e as colunas se tornam as linhas.
df.transpose()
Para alterar o tipo de variável de uma coluna em um DataFrame do Pandas, use o método astype() da seguinte maneira:
dataframe['nome_da_coluna'] = dataframe['nome_da_coluna'].astype(novo_tipo_de_dados)
Onde 'nome_da_coluna' é o nome da coluna que você deseja alterar e 'novo_tipo_de_dados' é o tipo de dados que você deseja converter a coluna. Por exemplo, se você quiser converter uma coluna para o tipo inteiro, use int. Se você quiser converter uma coluna para o tipo de data, use datetime.
Tenha em mente que a conversão só funcionará se todos os valores na coluna puderem ser convertidos para o novo tipo de dados. Se houver valores na coluna que não possam ser convertidos, você receberá um erro.
to_datetime() é um método em Pandas que pode ser usado para converter uma coluna para o formato de data e hora. Pode ser usado da seguinte forma:
dataframe['column_name'] = pd.to_datetime(dataframe['column_name'])
Onde 'column_name' é o nome da coluna que você deseja converter. Este método tentará analisar automaticamente os valores na coluna para um formato de data e hora. Se a conversão for bem-sucedida, a coluna será convertida para o formato de data e hora. Se houver algum valor que não possa ser convertido em data e hora, será gerado um erro.