Apartamentos que possuem 1 quarto e aluguel menor que 1200
ap_1.to_csv('ap_1quarto.csv', index=False, sep = ';')
pd.read_csv('ap_1quarto.csv', sep = ';')
Apartamentos que possuem pelo menos 2 quartos, aluguel menor que 3000 e area maior que 70
ap_2.to_csv('ap_2quartos.csv', index=False, sep = ';')
pd.read_csv('ap_2quartos.csv', sep = ';')
Olá, Mateus! Como vai?
Muito bem! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.
Observei que você explorou o uso do to_csv() para salvar DataFrames em arquivos CSV, utilizou muito bem o read_csv() para carregar os dados e ainda compreendeu a importância do filtro condicional para segmentar os apartamentos de acordo com critérios específicos.
Uma dica interessante para o futuro é usar o parâmetro query() do pandas para realizar filtragens mais legíveis e expressivas. Um exemplo:
ap_1 = ap.query('Quartos == 1 and Valor < 1200')
print(ap_1.head())
Essa é uma outra ótima maneira de realizar consultas.
Para saber mais:
Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:
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