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
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 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!