Oi Marcel! Tudo ótimo e com você?
Obrigada pela explicação, acredito que entendi a situação melhor. Você não tem que sempre deixar o arquivo Python e a base de dados no mesmo diretório, ou sempre manter em pastas sucessivas. Isso é algo recomendado, pois essa organização facilita no momento da escrita e compartilhamento do código. Vou explicar aqui diferentes formas de se chamar um arquivo qualquer baseando nos exemplos que você me apresentou, beleza? Montei um diagrama que mostra uma melhor visualização da ordem de diretórios presentes no Jupyter e os arquivos presentes nas pastas:
Quando vamos informar qual banco de dados utilizar teremos três opções a seguir, a primeira, que é a mais recomendada, pode ser utilizada quando o local do banco de dados está em uma pasta presente no mesmo diretório do arquivo de código, representado pelo Arquivo Python 1. Para esse caso, indicamos o caminho para seguir a partir do local que se encontra o arquivo de código:
df = pd.read_csv('Dados/Banco_de_Dados.extensao')
Isso é feito dessa forma, pois nessa estrutura, é coletado o diretório do próprio arquivo de código e só adicionado o restante das informações de local.
O segundo caso é bem similar ao primeiro, ele surge quando o código está no mesmo local do banco de dados, caso representado pelo Arquivo Python 2 no diagrama, para ele basta apenas colocar o nome do arquivo a ser utilizado com sua extensão:
df = pd.read_csv('Banco_de_Dados.extensao')
O motivo para essa forma é o mesmo do anterior, o diretório do arquivo de código é coletado e só é adicionado a informação de qual arquivo pegar.
Já o último caso, é aplicado ao Arquivo Python 3, nele não há mais a opção de continuar a partir do diretório em que o código está presente para acessar o banco de dados. Para esse caso, não é necessário alterar o local do Arquivo Python 3 ou adicionar uma cópia do banco de dados ao diretório. É possível acessar o arquivo Banco de Dados definindo todo o caminho de diretórios desde o driver para a chegada nesse arquivo. Esse caminho pode ser obtido no Jupyter selecionando o arquivo do banco de dados e clicando em Move:
A janela que aparece indica todo o caminho para acesso ao arquivo selecionado:
Copiamos todo o caminho mostrado (desde o driver C:) e alteramos as barras para manter o padrão “/”:
df = pd.read_csv('C:/Users/Mirla/Projetos Python/Curso Pandas/Dados/Banco_de_Dados.extensao')
Esse exemplo permite que, independente do local que o Arquivo Python estiver, sempre será possível acessar o arquivo de dados. Por ser algo que dá mais trabalho de fazer e o caminho de cada arquivo pode mudar de uma máquina para outra, esse método não é muito recomendado, mesmo sendo útil.
Portanto, se a pasta Projetos Python será compartilhada, alterar o local do arquivo Python do 3° caso para utilizar os métodos do 1° e 2° caso é uma boa opção, caso não, é tranquilo utilizar o método do terceiro caso ;-)
Eu espero que essa explicação tenha te ajudado no entendimento. Se a dúvida persistir peço que, por favor, informe aqui para que eu possa te ajudar da melhor forma possível.
Bons estudos!
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