df_1.to_csv('1_quarto_aluguel_menor_1200.csv', index = False, sep = ';')
pd.read_csv('1_quarto_aluguel_menor_1200.csv', sep = ';')
df_2.to_csv('2_quarto_aluguel_menor_3000_area_maior_70.csv', index = False, sep = ';')
pd.read_csv('2_quarto_aluguel_menor_3000_area_maior_70.csv', sep = ';')
Olá! Como vai?
Muito bem! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.
Observei que você explorou o uso do to_csv() para salvar DataFrames em arquivos CSV, utilizou muito bem o read_csv() para ler esses arquivos de forma eficiente e ainda compreendeu a importância do parâmetro sep para manipular diferentes formatos de separação nos dados.
Uma dica interessante para o futuro é usar o parâmetro encoding para garantir compatibilidade com acentos e caracteres especiais. Dessa forma:
pd.read_csv('arquivo.csv', sep=';', encoding='utf-8')
Isso faz com que a leitura dos dados seja mais robusta, especialmente em ambientes com configurações regionais diferentes.
Para saber mais:
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