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[Projeto] Resolução Desafio

Referente ao curso Pandas: transformação e manipulação de dados, no capítulo Dados numéricos e atividade Desafio: trabalhando em outros contextos

por Gabriel Viana
| 63.3k xp | 121 posts
Estagiário

1) Vendas Online

# Remover os dados em listas dentro do DataFrame

colunas = list(df.columns)
colunas

# usando atributo explode para excluir as listas

df = df.explode(colunas[1:])
df

# Verificar os tipos de dados

df.info()

# Identificar colunas numéricas

df['Valor da compra']

# função para remover strings dos valores da coluna especificada 
df['Valor da compra'] = df['Valor da compra'].apply(lambda x: x.replace('R$','').replace(',','.').strip())

# finalmente, transformando de object para float
df['Valor da compra'] = df['Valor da compra'].astype(np.float64)

df.info()
2 respostas
por Gabriel Viana
| 63.3k xp | 121 posts
Estagiário
  1. Administração condomínios
# Remover os dados em listas dentro do DataFrame

colunas = list(data)
data = data.explode(colunas[1:])

# Verificar os tipos de dados

data.info()

# Identificar colunas numéricas

data['valor_aluguel']

# Transformar a coluna numérica para o tipo numérico

data['valor_aluguel'] = data['valor_aluguel'].apply(lambda x: x.replace('$','').replace(',','.').strip())

# Esqueci de fazer de 'reais' também, então criei outra função para não ter que reiniciar o código

data['valor_aluguel'] = data['valor_aluguel'].apply(lambda x: x.replace('reais','').strip())

data['valor_aluguel'] = data['valor_aluguel'].astype(np.float64)
por Monalisa Meyrelle de Sousa Silva
| 2080.9k xp | 4620 posts
Alura Scuba Team Monitoria Fórum Ops

Oi Gabriel, tudo bem?

Analisei o seu código e ele está certinho, parabéns!

Continue com esse empenho de realizar os desafios propostos, é muito importante para consolidar os conhecimentos adquiridos.

Qualquer dúvida, compartilhe no fórum.

Abraços e bons estudos!