A visualização "em memória" é a de um DataFrame, correto?
print(type(alunos[selecao]))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
A visualização "em memória" é a de um DataFrame, correto?
print(type(alunos[selecao]))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>hoje, com a Alura e o Google Gemini
O codigo descrito faz um print do tipo de (alunos[selecao]), que retorna realmente um tipo DataFrame. Não entendi o que quis dizer com "em memória".
Opa, Venâncio. É que o exercício pede:
Crie apenas uma visualização dos alunos com idade entre 10 e 20 anos ou com idade maior ou igual a 40 anos.
E temos, Opção 1:
selecao = (alunos.Idade > 10) &
(alunos.Idade < 20) | (alunos.Idade >= 40)
alunos[selecao]Opção 3:
selecao = (alunos.Idade > 10) &
(alunos.Idade < 20) | (alunos.Idade >= 40)
grupos_idade = alunos[selecao]
grupos_idadeNo meu entendimento, ambas estão corretas. Visto que a criação do DataFrame se dá na chamada "alunos[selecao]", independente de criar variável ou não.
Isso mesmo Luiz. Fiz os teste aqui e realmente os dois devolvem um DataFrame. Eu creio que a intenção deles é que o primeiro retornasse uma lista e o terceiro um DataFrame, mas erraram no código.