import pandas as pd
url= 'https://raw.githubusercontent.com/alura-cursos/Pandas/main/dados_sus.csv'
dados = pd.read_csv(url, encoding='ISO-8859-1', sep = ';', skiprows = [0, 1, 2], skipfooter = 9, engine='python')
dados
import pandas as pd
url= 'https://raw.githubusercontent.com/alura-cursos/Pandas/main/dados_sus.csv'
dados = pd.read_csv(url, encoding='ISO-8859-1', sep = ';', skiprows = [0, 1, 2], skipfooter = 9, engine='python')
dados
Oi, Matheus! Como vai?
Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.
Com o que você descreveu, deu pra ver que você entendeu bem o uso dos parâmetros do read_csv, ajustando encoding, sep, skiprows e skipfooter conforme o arquivo. Isso mostra domínio na leitura de dados com estruturas diferentes.
Uma dica interessante para o futuro é testar o parâmetro nrows, que permite ler apenas parte do arquivo, ótimo para análises iniciais com grandes volumes de dados. Veja este exemplo:
import pandas as pd
url = 'https://raw.githubusercontent.com/alura-cursos/Pandas/main/dados_sus.csv'
dados = pd.read_csv(url, nrows=5)
print(dados)
Esse código lê apenas as 5 primeiras linhas do arquivo, útil para explorar rapidamente o conteúdo.
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!