dados2_html = pd.read_html('https://pt.wikipedia.org/wiki/Lista_de_pa%C3%ADses_por_popula%C3%A7%C3%A3o')
dados2_html
type(dados2_html)
len(dados2_html)
df_tabela = dados2_html[0]
df_tabela
populacao_paises = df_tabela[['País (ou território dependente)', 'Estimativa da ONU']]
populacao_paises
populacao_paises.to_html('populacao_paisess.html')
populacao_paises.to_csv('populacao_paises.csv', index=False)
pd.read_csv('/content/populacao_paises.csv')
Olá, Roger! Como vai?
Muito bem! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.
Observei que você leu a tabela de uma página da web corretamente ao usar o método read_html() posteriormente com o índice [0], selecionou muito bem as colunas no trecho df_tabela[['País (ou território dependente)', 'Estimativa da ONU']] e ainda conseguiu salvar um arquivo em html.
Uma dica interessante para o futuro é usar o parâmetro encoding='utf-8-sig' ao salvar o arquivo CSV. Dessa forma:
populacao_paises.to_csv('populacao_paises.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
Esse pequeno detalhe adiciona um Byte Order Mark (BOM) no início do arquivo, tornando ele compatível com o Excel e com ferramentas que não interpretam UTF-8 puro corretamente, como o MySQL Workbench no Windows.
Para saber mais:
Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:
Alguns materiais estão em inglês, mas é possível compreendê-los usando o recurso de tradução de páginas do próprio navegador.
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