import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Gabriellemga/Python_Cursos_Alura/refs/heads/main/Praticando_Python/Dados%20das%20atividades/atividades_1_2_3.csv')
df.head()
df.info()
df[df['CustomerName'].isnull()]
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
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Gabriellemga/Python_Cursos_Alura/refs/heads/main/Praticando_Python/Dados%20das%20atividades/atividades_1_2_3.csv')
df.head()
df.info()
df[df['CustomerName'].isnull()]
Olá, Márcia! Como vai?
Observei que você explorou o uso de pandas para ler arquivos CSV diretamente da web, utilizou muito bem o df.info() para inspecionar a estrutura do DataFrame e ainda compreendeu a importância do filtro com .isnull() para localizar dados ausentes.
Uma dica interessante para o futuro é usar .isnull().sum() para contar a quantidade de valores ausentes em cada coluna. Dessa forma:
df.isnull().sum()
Isso faz uma análise rápida da qualidade dos dados, ajudando a detectar colunas problemáticas.
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