import numpy as np
url = 'https://raw.githubusercontent.com/allanspadini/numpy/dados/citrus.csv'
dado_genfromtxt = np.genfromtxt(url, delimiter=',', usecols=np.arange(1, 6, 1), skip_header=1)
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!
import numpy as np
url = 'https://raw.githubusercontent.com/allanspadini/numpy/dados/citrus.csv'
dado_genfromtxt = np.genfromtxt(url, delimiter=',', usecols=np.arange(1, 6, 1), skip_header=1)
Oi, Luan! Como vai?
Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.
Vi que você utilizou np.genfromtxt para importar dados de um CSV direto da URL, selecionando colunas específicas e ignorando o cabeçalho. É uma boa prática para trabalhar apenas com os dados que precisa para análise.
Uma dica interessante para o futuro é usar np.savetxt para salvar dados processados em um novo arquivo CSV.
import numpy as np
# Supondo que 'dado_genfromtxt' seja o array que você carregou
np.savetxt('dados_filtrados.csv', dado_genfromtxt, delimiter=',', fmt='%s')
O código acima cria um CSV chamado 'dados_filtrados.csv' com os dados que você carregou, permitindo compartilhar ou reutilizar facilmente.
Qualquer dúvida que surgir, compartilhe no fórum. Abraços e bons estudos!
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!