USEI OS CODS ABAIXO
import pandas as pd
dados = pd.read_csv(url, sep=',')
dados.head(7)
Dados.tail(5)
type(dados)
pandas.core.frame.DataFrame
dados.shape
dados.info()
dados['Nome']
dados.dtypes
dados.describe()
Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
USEI OS CODS ABAIXO
import pandas as pd
dados = pd.read_csv(url, sep=',')
dados.head(7)
Dados.tail(5)
type(dados)
pandas.core.frame.DataFrame
dados.shape
dados.info()
dados['Nome']
dados.dtypes
dados.describe()
Ei, Micael! Tudo bem?
Que ótimo ver o seu projeto do desafio tomando forma! Trabalhar com dados usando a biblioteca pandas é um passo muito importante na sua jornada de análise de dados, e você já demonstrou conhecimento dos comandos essenciais para essa etapa.
Ao usar o import do pandas junto com o read_csv para carregar o arquivo pela url com o parâmetro sep definido, você realizou a leitura dos dados certinho. Em seguida, os comandos head e tail permitem visualizar as primeiras e as últimas linhas do seu DataFrame, o que ajuda a ter uma visão inicial do conteúdo. O uso de head(7) foi uma ótima escolha para ampliar essa visualização logo de início.
Há um detalhe importante a observar no seu código: na linha Dados.tail(5), o "D" está em maiúsculo. O Python diferencia letras maiúsculas de minúsculas, então o recomendado é usar dados.tail(5) com "d" minúsculo.
Você está no caminho certo e demonstra boa compreensão do fluxo de análise exploratória. Ao observar o retorno do comando dados.describe(), você conseguiu identificar alguma inconsistência ou valor que chamou sua atenção nos dados?
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!