Olá, Vinicius! Como vai?
Parabéns pela resolução da atividade!
Observei que você explorou o uso do pandas para limpeza de dados com Python, utilizou muito bem o str.replace para tratar valores monetários e ainda compreendeu a importância da conversão de tipos para garantir cálculos corretos e análises consistentes.
Continue postando as suas soluções, com certeza isso ajudará outros estudantes e tem grande relevância para o fórum.
Uma dica interessante para o futuro é aplicar o to_numeric com o parâmetro errors='coerce'. Assim:
dados_disponibilidade['preco'] = pd.to_numeric(dados_disponibilidade['preco'], errors='coerce').fillna(0.0)
Isso faz com que valores inválidos sejam automaticamente convertidos em NaN e substituídos por 0.0, tornando o processo mais seguro e simplificado.
Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.
Abraço e bons estudos!
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!
