Olá, Eduardo. Como vai?
Sua resolução do desafio ficou excelente e super completa! Você cobriu todos os passos fundamentais para a fase de Análise Exploratória de Dados (EDA), que é o primeiríssimo passo que qualquer cientista ou analista de dados deve dar ao receber uma nova base de dados.
Parabéns por ir além e incluir o método df.describe() como um passo extra. Esse método é sensacional porque, com uma única linha de código, ele já nos dá um panorama geral sobre a distribuição dos dados numéricos (média, desvio padrão, valores mínimos, máximos e os quartis), ajudando a identificar de cara possíveis outliers (valores discrepantes) na base de aluguel.
Para complementar seu código e torná-lo ainda mais elegante nas suas próximas análises com o Pandas, deixo duas dicas práticas:
1. Visualização nos Notebooks (Jupyter/Colab)
No início do código você utilizou o print(df). Uma característica muito legal do Pandas quando estamos trabalhando em ambientes de notebooks é que se você colocar apenas o nome da variável df (sem o print) como a última instrução da célula, o ambiente renderiza uma tabela HTML interativa e muito mais bonita visualmente, com linhas alternadas em cinza e branco. O mesmo vale para o df.head(7) e df.tail(5).
**2. Formatando a saída do df.shape**
A propriedade .shape retorna uma tupla do Python no formato (linhas, colunas). Para deixar os seus relatórios ou saídas de código ainda mais amigáveis para quem está lendo, você pode desempacotar essa tupla diretamente em uma f-string:
linhas, colunas = df.shape
print(f"A base de dados possui {linhas} registros (linhas) e {colunas} atributos (colunas).")
**3. Uma alternativa ao df.columns e df.dtypes**
Existe um método no Pandas chamado df.info() que junta as informações dos seus passos 3 e 4 em um único lugar. Ele exibe a quantidade de linhas, colunas, o nome de cada coluna, o tipo de dado e, de quebra, diz se existem valores nulos (com o contador Non-Null Count), o que ajuda muito a planejar a limpeza dos dados.
Seu script demonstra uma ótima familiaridade com os comandos básicos da biblioteca. Continue praticando, pois o Pandas será o seu maior aliado em toda a jornada de Data Science!
Espero que possa ter lhe ajudado!
