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Minha solução de entendendo o conjunto de dados

import pandas as pd
# Carregando e lendo dados
dados = pd.read_csv('/content/flights.csv')
# Exibindo as primeiras linhas e informações gerais

# Separando variáveis explicativas (X) e alvo (y)
x = dados.drop('delay', axis =1)
y = dados ['delay']

# Verificar tamanho de registros de x e y pra verificar se são iguais
print(f'x: {x.shape}, y: {y.shape}')
print("Antes da Divisão:", x.shape, y.shape)
assert len(x) == len(y), "Erro: x e y devem ter o mesmo número de linhas!"
print('--------------------------------------------')
# Resumo do DataFrame
dados_head = dados.head()
dados.tail = dados.tail()
dados_info = dados.info()
dados_describe = dados.describe(include='all')

print('Primeiras 5 linhas',dados_head) 
print('--------------------------------------------')
print('Ultimas 5 linhas',dados.tail)
print('--------------------------------------------')
print('Resumo dobre as colunas',dados_info)
print('--------------------------------------------')
print('Estatistica descritiva dos dados',dados_describe)
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E aí, Paulo! Tudo bem?

Parabéns! Mantenha o ritmo nos exercícios e continue compartilhando na nossa comunidade.

Percebi que você praticou o uso da leitura de dados com o pandas, aplicou muito bem o método drop() para separar as variáveis e ainda entendeu a relevância de explorar o DataFrame com head(), info() e describe().

Uma sugestão para evoluir ainda mais é usar dados.dtypes com o objetivo de identificar os tipos de dados de cada coluna, passo fundamental para tratamento e transformação posterior. Veja só:

print(dados.dtypes)

Essa abordagem ajuda a garantir que cada coluna está com o tipo correto antes de aplicar transformações, modelos ou visualizações.

Ícone de sugestão Para saber mais:

Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:

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