import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Gabriellemga/Python_Cursos_Alura/refs/heads/main/Praticando_Python/Dados%20das%20atividades/atividades_8.csv')
df.head()
df = df.dropna(subset=['Data', 'Local'])
df
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Gabriellemga/Python_Cursos_Alura/refs/heads/main/Praticando_Python/Dados%20das%20atividades/atividades_8.csv')
df.head()
df = df.dropna(subset=['Data', 'Local'])
df
Olá! Como vai?
Muito bem! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.
Observei que você explorou o uso de dropna(subset=...) para filtrar linhas com valores ausentes, utilizou muito bem o pandas para limpeza seletiva de dados e ainda compreendeu a importância do tratamento de dados faltantes para garantir a qualidade da análise.
Uma dica interessante para o futuro é usar df.isnull() para identificar dados ausentes.
Permaneça postando as suas soluções, com certeza isso ajudará outros estudantes e tem grande relevância para o fórum.
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