import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Gabriellemga/Python_Cursos_Alura/refs/heads/main/Praticando_Python/Dados%20das%20atividades/atividades_10.csv')
df
df = df.drop(['Estoque'], axis = 1)
df['Categoria'] = df['Categoria'].fillna('Não especificado')
df
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Você soube aplicar drop de forma eficiente, aproveitou o fillna para substituir valores ausentes e entendeu como o preenchimento de dados faltantes é essencial para manter a integridade do seu dataset.
Permaneça postando as suas soluções, com certeza isso ajudará outros estudantes e tem grande relevância para o fórum.
Como dica adicional, experimente utilizar replace quando precisar substituir valores específicos em uma coluna. Assim:
# Substituindo valores específicos na coluna Categoria
df['Categoria'] = df['Categoria'].replace('Não especificado', 'Outros')
print(df['Categoria'])
Com isso, você poderá personalizar os valores do seu DataFrame com mais facilidade.
Para saber mais:
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