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[Projeto] Resolução

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, text

# 1. Criar engine para banco local SQLite (arquivo cliente.db)
engine = create_engine('sqlite:///cliente.db')

# 2. Ler CSV de cliente e gravar na tabela 'cliente'
url = 'https://raw.githubusercontent.com/alura-cursos/Pandas/main/clientes_banco.csv'
dados = pd.read_csv(url)
dados.to_sql('cliente', engine, if_exists='replace', index=False)

# 3. Realizar as atualizações no banco
with engine.begin() as conn:
    # Atualizar rendimento anual do cliente ID 6840104 para 300000
    conn.execute(text("""
        UPDATE cliente
        SET Rendimento_anual = 300000
        WHERE ID_Cliente = 6840104
    """))

    # Excluir o cliente com ID 5008809
    conn.execute(text("""
        DELETE FROM cliente
        WHERE ID_Cliente = 5008809
    """))

    # Inserir novo cliente com os dados especificados
    conn.execute(text("""
        INSERT INTO cliente (
            ID_Cliente, Idade, Grau_escolaridade, Estado_civil, Tamanho_familia,
            Categoria_de_renda, Ocupacao, Anos_empregado, Rendimento_anual,
            Tem_carro, Moradia
        ) VALUES (
            6850985, 33, 'Doutorado', 'Solteiro', 1,
            'Empregado', 'TI', 2, 290000,
            0, 'Casa/apartamento próprio'
        )
    """))

# Verificação final: ler e mostrar tabela cliente para confirmar alterações
resultado = pd.read_sql('SELECT * FROM cliente', engine)
print(resultado)
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Olá, Letícia! Como vai?

Observei que você explorou o uso de Pandas para ingestão e manipulação de dados com praticidade, utilizou muito bem o SQLAlchemy para realizar operações no banco de forma segura e estruturada e ainda compreendeu a importância da integração entre Python e bancos de dados para automatizar tarefas analíticas.

Permaneça postando as suas soluções, com certeza isso ajudará outros estudantes e tem grande relevância para o fórum.

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