import pandas as pd
url = 'https://raw.githubusercontent.com/alura-cursos/pandas-conhecendo-a-biblioteca/main/desafios/alunos.csv'
pd.read_csv(url)
Nome Idade Notas Aprovado
0 Ary 20 7.5 True
1 Ana 18 NaN False
2 Cátia 27 2.5 False
3 Denis 18 5.0 False
4 Beto 21 10.0 True
5 Bruna 23 NaN False
6 Dara 21 7.0 True
7 Carlos 19 6.0 True
8 Alice 35 5.6 False
9 Vitor 28 NaN False
10 Daniel 21 NaN False
11 Igor 24 4.5 False
12 Sthefanie 26 9.5 True
13 Mirla 25 9.0 True
14 Paulo 37 NaN False
15 Mylena 29 7.0 True
16 Lucas 33 NaN False
17 Nadia 34 8.0 True
dados = pd.read_csv(url)
dados
dados.head(7)
Nome Idade Notas Aprovado
0 Ary 20 7.5 True
1 Ana 18 NaN False
2 Cátia 27 2.5 False
3 Denis 18 5.0 False
4 Beto 21 10.0 True
5 Bruna 23 NaN False
6 Dara 21 7.0 True
dados.tail(5)
Nome Idade Notas Aprovado
13 Mirla 25 9.0 True
14 Paulo 37 NaN False
15 Mylena 29 7.0 True
16 Lucas 33 NaN False
17 Nadia 34 8.0 True
dados.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 18 entries, 0 to 17
Data columns (total 4 columns):
Column Non-Null Count Dtype
0 Nome 18 non-null object
1 Idade 18 non-null int64
2 Notas 12 non-null float64
3 Aprovado 18 non-null bool
dtypes: bool(1), float64(1), int64(1), object(1)
memory usage: 582.0+ bytes
dados[['Idade', 'Notas']]
Idade Notas
0 20 7.5
1 18 NaN
2 27 2.5
3 18 5.0
4 21 10.0
5 23 NaN
6 21 7.0
7 19 6.0
8 35 5.6
9 28 NaN
10 21 NaN
11 24 4.5
12 26 9.5
13 25 9.0
14 37 NaN
15 29 7.0
16 33 NaN
17 34 8.0
