df_1.to_csv('dados_filtrados1.csv', index=False, sep=';')
df_2.to_csv('dados_filtrados2.csv', index=False, sep=';')
pd.read_csv('dados_filtrados1.csv', sep=';')
pd.read_csv('dados_filtrados2.csv', sep=';')
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!
Solucionado
df_1.to_csv('dados_filtrados1.csv', index=False, sep=';')
df_2.to_csv('dados_filtrados2.csv', index=False, sep=';')
pd.read_csv('dados_filtrados1.csv', sep=';')
pd.read_csv('dados_filtrados2.csv', sep=';')
Olá, Luísa! Como vai?
Parabéns pela resolução da atividade!
Vi que você explorou o to_csv para exportação com Python, utilizou muito bem o read_csv para leitura e ainda compreendeu a importância do sep para organização dos dados.
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 trabalhar com compressão de arquivos CSV. Assim:
df_1.to_csv('dados_filtrados1.csv.gz', index=False, sep=';', compression='gzip')
Isso faz a exportação em formato compactado, economizando espaço em disco e facilitando o compartilhamento.
Ah, uma pergunta: Você prefere manter os arquivos CSV compactados para reduzir espaço ou acha mais prático trabalhar sempre com arquivos abertos para facilitar a leitura imediata?
Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.
Abraço e bons estudos!
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!