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resposta

Desafio: trabalhando em outros contextos

Projeto 1

colunas = [ 'Cliente','Valor da compra']

dados = dados.explode(colunas)
dados.reset_index(inplace = True, drop = True)
dados

dados.info()

import numpy as np

dados['Valor da compra'] = dados['Valor da compra'].apply(lambda x : x.replace('R$','').replace(',', '.').strip())

dados['Valor da compra'] = dados['Valor da compra'].astype(np.float64)

dados.info()

Projeto 2

colunas = ['datas_combinadas_pagamento', 'datas_de_pagamento', 'valor_aluguel']

dados = dados.explode(colunas)
dados.reset_index(inplace = True, drop = True)
dados

dados.info()

dados['valor_aluguel'] = dados['valor_aluguel'].apply(lambda x : x.replace('$','').replace(',','.').replace('reais','').strip())

import numpy as np

dados['valor_aluguel'] = dados['valor_aluguel'].astype(np.float64)

dados.info()
1 resposta

Ei, Marcia!

Seu uso do explode para separar os dados por colunas específicas está muito bem aplicado, e a sequência de limpeza e conversão dos valores monetários foi clara e eficaz. Excelente domínio da manipulação de dados com Pandas, parabéns!

Aproveito para deixar o link da documentação oficial do explode() para você explorar e complementar ainda mais os seus estudos:

🔗 pandas.DataFrame.explode

Continue assim que você está se desenvolvendo muito bem!

Alura Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!