Recentemente, enfrentei um desafio interessante enquanto trabalhava em uma análise de dados. Eu precisava corrigir os valores pagos em cada ativo de um dataframe com 300 linhas, ajustando os preços pela inflação. No entanto, o processo estava demorando mais de uma hora e ainda não conseguia concluir as atualizações no Python

Para resolver o problema de desempenho, decidi criar uma função específica para a tarefa. 

O Poder das Funções em Python

Pense nas funções como pequenos ajudantes que você pode chamar para realizar tarefas específicas. Elas são como receitas de bolo: você define os ingredientes (parâmetros) e o modo de preparo (código), e pronto! Sempre que precisar, você pode usar essa receita para fazer um bolo perfeito. As funções ajudam a manter seu código organizado e eficiente, permitindo que você reutilize blocos de código sem precisar reescrevê-los. Isso economiza tempo e esforço, deixando seu trabalho muito mais ágil e divertido! 🎉

Aqui está a função que desenvolvi:

from datetime import Timestamp
def correcao(ano, preco):
INFLACAO_MEDIA = 0.0618
ano_atual = pd.Timestamp.now().year
periodo_correcao = ano_atual - ano
correcao = (1 + INFLACAO_MEDIA) ** periodo_correcao
preco_corrigido = round((preco / correcao), 2)
return round(preco_corrigido, 2)

A Magia da Função

Ao aplicar a função correcao (ano, preco) para percorrer a coluna de datas do dataframe, a função pegou o ano de cada linha e o valor correspondente. O resultado? Os preços dos 300 ativos dos últimos 20 anos foram atualizados em questão de segundos!

Impacto e Aprendizado

Essa otimização não só reduziu drasticamente o tempo de processamento, mas também destacou a importância de criar funções eficientes para manipulação de dados em Python. O que antes parecia uma tarefa interminável, agora é resolvido em um piscar de olhos.

A criação de funções específicas pode transformar completamente a forma como lidamos com grandes volumes de dados, tornando nossos processos mais rápidos e eficazes.

Além disso, essa abordagem pode ser aplicada a diversos outros cenários onde a eficiência computacional é crucial. A otimização de código não só melhora o desempenho, mas também pode gerar insights valiosos e economizar recursos.