#Importar Pandas
import pandas as pd
#Lendo os dados das vendas
dados_vendas = pd.read_json('/content/dados_vendas_clientes.json')
dados_vendas
#Normalizando dados
dados_vendas = pd.json_normalize(dados_vendas['dados_vendas'])
dados_vendas.head()
#Lendo os dados dos Imoveis
dados_imoveis = pd.read_json('/content/dados_locacao_imoveis.json')
dados_imoveis
#Normalizando dados
dados_imoveis = pd.json_normalize(dados_imoveis['dados_locacao'])
dados_imoveis.head()
Oi, Mateus! Tudo bom?
Excelente! Siga praticando com os desafios e sempre compartilhe conosco.
Você soube aplicar a leitura e normalização dos dados com eficiência, aproveitou os recursos do pandas para estruturar as informações e demonstrou domínio na preparação dos dados para análise.
Como dica adicional, experimente utilizar o método describe() para obter um resumo estatístico rápido das colunas numéricas do seu DataFrame. Assim:
dados_vendas.describe()
Com isso, você poderá detectar possíveis outliers, entender a dispersão dos dados e tomar decisões mais informadas durante a análise.
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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