Aplicando a interpolação | Praticando Pandas: trabalhando com dados nulos

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_6.csv') df df['Visitantes'] = df['Visitantes'].interpolate() df.head() import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots(figsize =(10,6)) ax.plot(df['Data'], df['Visitantes'], marker = 'o', linestyle = '--') ax.set_title('Quantidade de visitantes do Parque', fontsize = 18, loc = 'left') ax.set_ylabel('Número de visitantes', fontsize = 14) ax.set_xlabel('Data', fontsize = 12) ax.tick_params(axis = 'x', rotation = 15) plt.show()

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Percebi que você dominou o uso de pandas para manipulação de dados, aplicou muito bem o método interpolate() para preencher valores ausentes e ainda demonstrou compreender a relevância de customizar gráficos com Matplotlib para facilitar a visualização dos dados.

Para saber mais:

Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:

[Artigo] - Pandas: o que é, para que serve e como instalar

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