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Minha solução

import pandas as pd

url = 'https://raw.githubusercontent.com/alura-cursos/pandas-conhecendo-a-biblioteca/main/desafios/alunos.csv'
dados = pd.read_csv(url,sep=';')
print('1) Importe o arquivo alunos.csv e armazene seu conteúdo em um DataFrame Pandas.\n',dados)
print('\n2) Visualize as primeiras 7 linhas do DataFrame e as 5 últimas.\n',dados.head(7))
print('-'*30)
print(dados.tail(5))
print('\n3) Confira a quantidade de linhas e colunas desse DataFrame.\n',dados.shape)
print('\n4) Explore as colunas do DataFrame e analise os tipos dos dados presentes em cada coluna.\n',dados.dtypes)
print(dados.describe)
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Olá, Ryan! Como vai?

Muito bem! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.

Primeiramente, gostei da ideia de como você centralizou toda a execução da atividade em uma única célula, facilita a execução de uma só vez.

Vi que você usou o método read_csv() para a leitura do arquivo dessa forma:

dados = pd.read_csv(url, sep=';')

Mas a maneira correta seria:

dados = pd.read_csv(url, sep=',')

Pois os dados do CSV estão separados por , e não por ;.

Repare que nós podemos verificar isso ao acessar a url do site:

Uma tela de computador exibe uma tabela mostrando nomes, idades, notas e status de aprovação dos indivíduos em uma lista de dados.

E mais uma observação no uso do método describe():

print(dados.describe)
  • Irá exibir a referência da função, sem executá-la.

Resultado:

Uma saída do console mostra uma descrição do quadro de dados com colunas para nome, idade, notas e status de aprovação para vários indivíduos.

A maneira correta seria assim:

print(dados.describe())
  • Irá executar o método describe() e exibir as estatísticas descritivas.

Resultado:

Resumo dos dados mostrando medidas estatísticas para 'idade' e 'notas', incluindo contagem, média, std, min, max e quartis.

Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.

Abraço e bons estudos!

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