import pandas as pd
dados = pd.read_csv('insurance.csv')
print(dados.head(7))
print(dados.tail(5))
print(dados.shape)
print(dados.info())
media_idade = dados['age'].mean()
print(f'A média das idades é: {media_idade:.2f}')
desvio_idade = dados['age'].std()
print(f'A média das idades é: {desvio_idade:.2f}')
fiz as consultas utilizando outro banco de dados que estava estudando, mas deu certo.
Boa noite, Gabriel! Tudo bem com você?
Legal ver você aplicando operações de análise de dados com Pandas. Uma sugestão e ao mesmo tempo um desafio, é visualizar os dados através de gráficos para ter uma visão mais completa das informações. O Pandas oferece ferramentas para criar diversos tipos de gráficos, como histogramas, gráficos de dispersão e gráficos de linhas, dentre outros. Exemplo:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
nomes = ['João', 'Maria', 'Carlos', 'Ana', 'Pedro']
idades = [32, 45, 28, 39, 21]
dados_ficticios = pd.DataFrame({'Nome': nomes, 'Idade': idades})
dados_ficticios.plot(kind='bar', x='Nome', y='Idade', color='black')
plt.xlabel('Nomes')
plt.ylabel('Idades')
plt.title('Idades por Nome')
plt.grid(True)
plt.show()
Mas, isso, você vai aprender ao longo de toda nossa formação de Python para Data Science e Avançando em Data Science com Python, o que eu fiz agora foi aguçar sua curiosidade hehehe
Sucesso na sua jornada, Gabriel! Abraços e bons estudos.