#1) Importe o arquivo alunos.csv e armazene seu conteúdo em um DataFrame Pandas.
dados1 = pd.read_csv(url1, sep=',')
#2) Visualize as primeiras 7 linhas do DataFrame e as 5 últimas.
dados1.head(7)
dados1.tail()
#3) Confira a quantidade de linhas e colunas desse DataFrame.
dados1.shape
#4) Explore as colunas do DataFrame e analise os tipos dos dados presentes em cada coluna.
dados1.dtypes
media = dados1['Notas'].mean()
media
desvio_padrao = dados1['Notas'].std()
desvio_padrao
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Oi, Igor! Como vai?
Obrigado por compartilhar seu código com a comunidade Alura. Gostei de como você utilizou o método read_csv para importar os dados do arquivo alunos.csv. Essa abordagem é muito eficiente para trabalhar com arquivos em formato CSV.
Para que você possa se aprofundar ainda mais nesse tema, recomendo a leitura do artigo Importando Dados em csv com o pd.read_csv, que aborda sobre a função pd.read_csv, destacando seus principais parâmetros e como utilizá-los para ler arquivos CSV com diferentes separadores e codificações.
Conte com o apoio do Fórum na sua jornada. Fico à disposição. Abraços e bons estudos!