Para salvar os DataFrames df_1 e df_2 em arquivos CSV distintos, utilize o método to_csv() do Pandas:
df_1.to_csv('df_1.csv', index=False)
df_2.to_csv('df_2.csv', index=False)
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!
Solucionado
Para salvar os DataFrames df_1 e df_2 em arquivos CSV distintos, utilize o método to_csv() do Pandas:
df_1.to_csv('df_1.csv', index=False)
df_2.to_csv('df_2.csv', index=False)
Olá, Estudante. Como vai?
Excelente contribuição! O método to_csv() é fundamental no dia a dia de quem trabalha com ciência de dados, pois a exportação correta dos dados tratados garante que o resultado da nossa análise seja preservado para uso futuro ou compartilhado com outras equipes.
Para complementar o seu tópico e enriquecer o conhecimento de quem está acompanhando o desafio, vale a pena destacar o motivo de usarmos o parâmetro index=False e trazer algumas outras opções úteis desse método.
index=False?Por padrão, quando o Pandas cria um DataFrame, ele gera um índice numérico sequencial (0, 1, 2, 3...). Se salvarmos o arquivo sem o index=False, o Pandas vai criar uma coluna sem nome no arquivo CSV para guardar esses números. Quando tentamos ler esse arquivo novamente no futuro, o Pandas criará um novo índice e transformará o antigo em uma coluna comum (geralmente chamada de Unnamed: 0), poluindo os dados.
to_csv()sep): No Brasil, como usamos a vírgula para separar números decimais (ex: 7,5), é muito comum exportar arquivos utilizando o ponto e vírgula como separador para evitar problemas ao abrir o arquivo no Excel.df_1.to_csv('df_1_brasil.csv', sep=';', index=False)
encoding): Se os seus dados possuírem acentos ou caracteres especiais (como "João", "Frequência", "Média"), salvá-los explicitamente em utf-8 garante que o arquivo não fique com as palavras quebradas ou com símbolos estranhos em outros computadores.df_1.to_csv('df_1_codificado.csv', encoding='utf-8', index=False)
columns): Se você gerou um DataFrame com muitas colunas de rascunho, mas só precisa salvar algumas específicas no arquivo final, basta passar uma lista com os nomes delas.df_1.to_csv('df_1_resumido.csv', columns=['Aluno', 'Notas'], index=False)
Parabéns por documentar essa etapa crucial do desafio de forma tão direta e prática!
Espero que possa ter lhe ajudado!