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 Mais algumas funções no Pandas: Concatenar e unir vários dataframes: Se tivermos o seguinte dicionário: raw_data = {     'Numero do Elemento':['1','2','3','4'],     'Primeiro Nome':['Sérgio','Inês','Beatriz','Henrique'],     'Último Nome':['Paulos','Silva','Paulos','Serra'] } Podemos convertê-lo num dataframe do Pandas: elementos = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['Numero do Elemento','Primeiro Nome','Último Nome'] Agora se tivermos outro dicionário fazemos o mesmo: raw_data1 = {     'Numero do Elemento':['5','6','7','8'],     'Primeiro Nome':['Francisco','Graça','Joaquim','Helena'],     'Último Nome':['Paulos','Santos','Silva','Silva'] } elementos1 = pd.DataFrame(raw_data1, columns = ['Numero do Elemento','Prime...

 Básicos do plugin Pandas para o Python: Trabalhamos com Séries e Dataframes. Series é como se fossem as colunas no Excel e os Dataframes como se fossem as Tabelas. Aqui, cada elemento das Series pode ter uma label. Por exemplo: my_list = ['melão','laranja','maçã']   criamos uma lista para os nossos elementos etiquetas = ['fruta1','fruta2','fruta3']  criamos uma lista que servirá para chamar esses elementos Assim, para criarmos uma Serie dentro do Pandas : x = pd.Series(data = my_list, index = etiquetas)  no data colocamos os nossos elementos e no index a nossa lista das etiquetas. Quando chamamos a nossa variável x, já temos portanto a nossa Serie criada. Para criarmos um DataFrame (tipo tabela no Excel) , usamos a seguinte sintaxe: df = pd.DataFrame({'Nome':['Sérgio','Inês','Beatriz','Henrique'],'Idade':[42,32,7,6],'Cidade':['Porto','Lisboa','Almada','Li...