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resposta

[Projeto] Atividade 1 e 2 / Etapa 2

Projeto desafio 1: vendas online

#Coletando os nomes das colunas
colunas = list(dados_vendas.columns)
colunas

#Desagrupar listas a partir do grupo 1
dados_vendas = dados_vendas.explode(colunas[1:])
dados_vendas

#Resetando o indice
dados_vendas.reset_index(inplace = True, drop = True)
dados_vendas

#Verificar Tipo de dados
dados_vendas.info()

import numpy as np

#Removendo caractere 'R$' e ','
dados_vendas['Valor da compra'] = dados_vendas['Valor da compra'].apply(lambda x: x.replace('R$', '').replace(',', '.').strip())
dados_vendas

#Transformando em float
dados_vendas['Valor da compra'] = dados_vendas['Valor da compra'].astype(np.float64)
dados_vendas.info()

Projeto desafio 2: administração de condomínios

#Coletando os nomes das colunas
colunas_imoveis = list(dados_imoveis.columns)
colunas_imoveis


#Desagrupar listas a partir do grupo 1
dados_imoveis = dados_imoveis.explode(colunas_imoveis[1:])
dados_imoveis


#Resetando o indice
dados_imoveis.reset_index(inplace = True, drop = True)
dados_imoveis

dados_imoveis.info()

import numpy as np

#Removendo caractere '$' , ',' e 'reais'
dados_imoveis['valor_aluguel'] = dados_imoveis['valor_aluguel'].apply(lambda x: x.replace('$', '').replace(',', '.').replace('reais','').strip())
dados_imoveis


#Transformando em float
dados_imoveis['valor_aluguel'] = dados_imoveis['valor_aluguel'].astype(np.float64)
dados_imoveis.info()
1 resposta

Bom dia, Mateus! Como está?

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

Notei que você utilizou o método explode() para desagrupar eficientemente os dados em listas, aplicou de forma eficaz funções lambda com apply() para tratar strings monetárias e compreendeu a importância do astype() para garantir a correta tipagem dos dados numéricos.

Permaneça postando as suas soluções, com certeza isso ajudará outros estudantes e tem grande relevância para o fórum.

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