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
Oi, Paloma! Tudo bom?
Excelente! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.
Você soube aplicar o np.genfromtxt de forma eficiente, aproveitou o skip_header para lidar com os cabeçalhos e entendeu como o NumPy é essencial para a manipulação de dados numéricos.
Permaneça postando as suas soluções, com certeza isso ajudará outros estudantes e tem grande relevância para o fórum.
Como dica adicional, experimente utilizar np.isnan quando precisar verificar valores ausentes (NaN). Assim:
dados_nan = np.isnan(dado)
print(dados_nan)
Com isso, você poderá inspecionar e tratar valores ausentes com mais facilidade.
Para saber mais:
Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:
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!