Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Solucionado
Todas as respostas estão no meu notebook: https://colab.research.google.com/drive/1D3yiKEuwdtA-gzqHQL_wiCpW9j_nPLMq?usp=sharing
No desafio 3:
linhas, colunas = df.shape
print(f"Linhas: {linhas}")
print(f"Colunas: {colunas}")
Desafio extra:
print(df.describe())
Olá, Maria. Como vai?
Parabéns por concluir o desafio e compartilhar o link do seu notebook no Google Colab! Deixar o código aberto para a comunidade avaliar é uma excelente prática e ajuda muito no networking com outros estudantes de Data Science.
O método que você utilizou para descobrir o tamanho do DataFrame é super direto e eficiente. Vamos dar uma olhada em como os comandos funcionam e trazer algumas dicas de boas práticas que vão valorizar ainda mais o seu código.
.shapeO atributo .shape do Pandas é uma das ferramentas mais rápidas e limpas para checar as dimensões de uma base de dados. Como ele retorna uma tupla (uma estrutura do Python que guarda valores ordenados), a sua lógica de desempacotar essa tupla diretamente nas variáveis linhas e colunas ficou excelente!
linhas, colunas = df.shape
print(f"Linhas: {linhas}")
print(f"Colunas: {colunas}")
.describe()O .describe() é uma verdadeira "mão na roda" na fase de Análise Exploratória de Dados (EDA). Ele traz de forma instantânea um resumo estatístico das colunas numéricas da base, incluindo:
count: Quantidade de valores não nulos.mean: A média dos valores.std: O desvio padrão (o quanto os dados se afastam da média).min e max: Os valores mínimo e máximo.25%, 50% (Mediana) e 75%: Os quartis dos dados.Como você está compartilhando seus notebooks, existem duas dicas de visualização no Pandas que deixam a apresentação dos dados muito mais elegante:
print() para exibir tabelas no Colab: Quando usamos print(df.describe()), o Pandas exibe o resultado como texto puro (com fonte monoespaçada). Se você escrever apenas df.describe() na última linha da célula (sem o print), o Google Colab vai renderizar uma tabela HTML interativa e muito mais bonita visualmente..info() para complementar: Enquanto o .describe() mostra estatísticas dos números, o método df.info() é ótimo para rodar logo em seguida, pois ele exibe o tipo de dado de cada coluna (se é texto, número inteiro, float) e se existem valores nulos que precisam de tratamento.Seu projeto está no caminho certo! Continue praticando e explorando novas bases de dados.
Espero que possa ter lhe ajudado!