#Primeiro separar o ID da planilha
id_planilha = '1pvBoLyX8kP0TjtUbadVMGdTl4yzm6bHMThhPiqCVtpw'
#Salvar Url
url = f'https://docs.google.com/spreadsheets/d/{id_planilha}/export?format=csv'
#Salvando Dados
dados = pd.read_csv(url)
#Visualização dos Dados
dados.head()
#Salvando arquivo em CSV
dados.to_csv('dados_emissoes_co2.csv', index=False)
Oi, Mateus! Tudo bom?
Excelente! Siga praticando com os desafios e sempre compartilhe conosco.
Você soube aplicar o carregamento de dados via URL de forma eficiente, aproveitou o pandas.read_csv() para importar conteúdos diretamente da web e entendeu como o uso de links públicos do Google Sheets pode automatizar a leitura de dados.
Como dica adicional, experimente utilizar o parâmetro usecols quando precisar carregar apenas algumas colunas específicas da planilha. Assim:
dados_2018 = pd.read_csv(url, usecols=['Country', 'Indicator Name', '2018'])
dados_2018.head(10)
Resultado:
| index | Country | Indicator Name | 2018 |
|---|---|---|---|
| 0 | Aruba | CO2 emissions (metric tons per capita) | NaN |
| 1 | Afghanistan | CO2 emissions (metric tons per capita) | 1.632.953 |
| 2 | Angola | CO2 emissions (metric tons per capita) | 777.674.934 |
| 3 | Albania | CO2 emissions (metric tons per capita) | 1.782.738.948 |
| 4 | Andorra | CO2 emissions (metric tons per capita) | 6.362.975.399 |
| 5 | United Arab Emirates | CO2 emissions (metric tons per capita) | 1.839.067.806 |
| 6 | Argentina | CO2 emissions (metric tons per capita) | 3.975.771.971 |
| 7 | Armenia | CO2 emissions (metric tons per capita) | 1.934.451.579 |
| 8 | American Samoa | CO2 emissions (metric tons per capita) | NaN |
| 9 | Antigua and Barbuda | CO2 emissions (metric tons per capita) | 5.296.940.139 |
Com isso, você poderá otimizar o tempo de leitura e o uso de memória a depender do que se deseja.
Para saber mais:
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