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Desafio: bora praticar?

Referente ao curso Pandas: conhecendo a biblioteca, no capítulo Conhecendo a base de dados e atividade Desafio: bora praticar?

por Estudante
| 108.4k xp | 204 posts
import pandas as pd

# Desafio 1:  Importe o arquivo alunos.csv e armazene seu conteúdo em um DataFrame Pandas
url = 'https://raw.githubusercontent.com/alura-cursos/pandas-conhecendo-a-biblioteca/main/base-de-dados/aluguel.csv'
dados = pd.read_csv(url, sep=';')
dados

#Desafio 2: Visualize as primeiras 7 linhas do DataFrame e as 5 últimas
dados.head(7)

dados.tail(5)

#Desafio 3: Confira a quantidade de linhas e colunas do DataFrame
dados.shape

# Desafio 4: Explore as colunas do DataFrame e analise os tipos dos dados presentes em cada coluna
dados.columns

dados.info()

dados[['Tipo','Quartos','Valor']]

#Extra: Calcule algumas estatísticas descritivas básicas dos dados do DataFrame (média, desvio padrão, etc)
dados.describe()
3 respostas
por Daniel Nogueira
| 8528.7k xp | 7939 posts
Alura Scuba Team Professor Tutor @FIAP • Analista SE @Alura

Olá, Estudante! Como vai?

Parabéns pela resolução da atividade!

Vi que você explorou o read_csv para importar dados com Python, utilizou muito bem o head/tail para visualizar registros e ainda compreendeu a importância da describe para gerar estatísticas descritivas.

Continue postando as suas soluções, com certeza isso ajudará outros estudantes e tem grande relevância para o fórum.

Uma dica interessante para o futuro é aplicar o método value_counts() em colunas categóricas. Assim: 

dados['Tipo'].value_counts()

Isso faz uma contagem das ocorrências de cada categoria, ajudando a entender melhor a distribuição dos dados.

Ah, uma pergunta: Você acha mais interessante neste momento aprofundar em estatísticas descritivas para entender padrões gerais ou explorar funções de agrupamento para análises mais detalhadas?

Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.

Abraço e bons estudos!

AluraConte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!
por Estudante
| 108.4k xp | 204 posts

Valeu pela dica, Daniel!

Acho que vou focar mais em estatísticas descritivas por enquanto para entender melhor os dados. Depois quero explorar as funções de agrupamento, que parecem ser muito úteis para análises mais completas.

Vou testar o value_counts() também. Obrigado!

solução!
por Daniel Nogueira
| 8528.7k xp | 7939 posts
Alura Scuba Team Professor Tutor @FIAP • Analista SE @Alura

Olá, Estudante! Tudo bem?

Excelente decisão focar primeiro em estatísticas descritivas.

Elas são a base para entender o comportamento dos dados e identificar padrões iniciais. Essa etapa ajuda a criar uma visão sólida antes de avançar para análises mais complexas.

Depois, explorar funções de agrupamento realmente vai expandir suas possibilidades, permitindo segmentar informações e extrair insights mais completos. O value_counts() é um ótimo começo, porque mostra rapidamente a distribuição de categorias e já abre espaço para pensar em proporções e frequências.

Parabéns pela estratégia de aprendizado gradual, esse caminho vai te dar segurança e profundidade na análise de dados.

Forte abraço e bons estudos por aí!

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