Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Olá, Nicole! Tudo bem?
A sua atividade sobre DataFrames e Filtros ficou bem organizada, mostrando a criação de um DataFrame com Pandas, a seleção de colunas, o uso de filtros simples e combinados, além do acesso a registros com iloc e loc.
Você reuniu etapas importantes para análise de dados em Python, como consultar categorias com unique(), filtrar produtos por avaliação, preço e categoria, e ainda simular uma classificação de sentimentos em reviews. Uma dica para evoluir esse estudo é testar novos filtros com perguntas de negócio, por exemplo: “quais produtos têm boa avaliação e muitas vendas?”; para isso, você pode combinar condições com &, usando parênteses em cada regra, e interpretar o resultado como uma pequena análise.
Que outro filtro você criaria nesse DataFrame para descobrir produtos com bom desempenho?
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!