[Projeto] manipular os dados

import pandas as pd import numpy as np # 1. Carregando os dados df_moveis = pd.read_json('moveis_disponiveis.json') # 2. Preenchendo valores vazios (NaN) # Substituímos por '0.0' conforme a sugestão, garantindo que não existam nulos df_moveis['preco'] = df_moveis['preco'].fillna('0.0') # 3. Limpeza da string # Removemos o símbolo '$' e as vírgulas (caso existam como separador de milhar) # Usamos regex=False para substituição direta de caracteres simples df_moveis['preco'] = df_moveis['preco'].str.replace('$', '', regex=False).str.replace(',', '', regex=False) # 4. Conversão para float64 df_moveis['preco'] = df_moveis['preco'].astype(np.float64) # Verificando o resultado print(df_moveis.info()) print(df_moveis['preco'].head())

Olá, Moacir! Como vai?

Parabéns pela resolução da atividade!

Observei que você explorou o pandas para realizar a limpeza dos dados com Python, utilizou muito bem a função fillna() para tratar valores nulos e ainda compreendeu a importância da conversão de tipos para garantir consistência nas análises numéricas.

Uma dica interessante para o futuro é aplicar o método to_numeric() do pandas, que permite converter colunas para valores numéricos de forma mais flexível, tratando automaticamente erros de conversão. Assim:

df_moveis['preco'] = pd.to_numeric(df_moveis['preco'], errors='coerce').fillna(0.0)

Isso faz com que qualquer valor inválido seja transformado em NaN e, em seguida, substituído por 0.0.

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[Documentação] - pandas.to_numeric()

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