<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 <font color='blue'>Data Science Academy - Python Fundamentos - Capítulo 9</font>
Download
Step1:  Exercício
Step2:  Extração e Transformação de Dados
Step3:  Exploração de Dados
Step4:  Plot
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
# Versão da Linguagem Python
from platform import python_version
print('Versão da Linguagem Python Usada Neste Jupyter Notebook:', python_version())
Explanation: <font color='blue'>Data Science Academy - Python Fundamentos - Capítulo 9</font>
Download: http://github.com/dsacademybr
End of explanation
# Imports
import time
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mat
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
%matplotlib inline
fontsize = 14
ticklabelsize = 14
np.__version__
pd.__version__
mat.__version__
# Carregando o dataset
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)
print(len(df))
df.head()
Explanation: Exercício: Análise Exploratória de Dados com Python
Neste exercício, você vai realizar uma análise exploratória em um dos mais famosos datasets para Machine Learning, o dataset iris com informações sobre 3 tipos de plantas. Esse dataset é comumente usado em problemas de Machine Learning de classificação, quando nosso objetivo é prever a classe dos dados. No caso deste dataset, prever a categoria de uma planta a partir de medidas da planta (sepal e petal).
Em cada célula, você encontra a tarefa a ser realizada. Faça todo o exercício e depois compare com a solução proposta.
Dataset (já disponível com o Scikit-Learn): https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris
End of explanation
# Imprima os valores numéricos da Variável target (o que queremos prever), 
# uma de 3 possíveis categorias de plantas: setosa, versicolor ou virginica
# Imprima os valores numéricos da Variável target (o que queremos prever), 
# uma de 3 possíveis categorias de plantas: 0, 1 ou 2
# Adicione ao dataset uma nova coluna com os nomes das espécies, pois é isso que vamos tentar prever (variável target)
# Inclua no dataset uma coluna com os valores numéricos da variável target
# Extraia as features (atributos) do dataset e imprima 
# Calcule a média de cada feature para as 3 classes
Explanation: Extração e Transformação de Dados
End of explanation
# Imprima uma Transposta do dataset (transforme linhas e colunas e colunas em linhas)
# Utilize a função Info do dataset para obter um resumo sobre o dataset 
# Faça um resumo estatístico do dataset
# Verifique se existem valores nulos no dataset
# Faça uma contagem de valores de sepal length
Explanation: Exploração de Dados
End of explanation
# Crie um Histograma de sepal length
# Crie um Gráficos de Dispersão (scatter Plot) da variável sepal length versus número da linha, 
# colorido por marcadores da variável target
# Crie um Scatter Plot de 2 Features (atributos)
# Crie um Scatter Matrix das Features (atributos)
# Crie um Histograma de todas as features
Explanation: Plot
End of explanation
<END_TASK>