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_1_2_3.csv')
df.head()
df['CustomerName'] = df['CustomerName'].fillna('Não especificado')
df['CustomerRating'] = df['CustomerRating'].fillna(-1)
df.head()
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Você soube aplicar o método fillna() de forma eficiente, aproveitou o preenchimento de dados ausentes para manter a consistência do DataFrame e entendeu como o tratamento de valores nulos é essencial para a análise correta dos dados.
Como dica adicional, experimente utilizar o método replace() quando precisar substituir valores específicos por outros definidos. Assim:
df['CustomerRating'] = df['CustomerRating'].replace(-1, 'Sem avaliação')
Resultado: Todos os valores -1 na coluna CustomerRating serão substituídos por Sem avaliação.
Com isso, você poderá deixar o DataFrame mais legível e amigável para o usuário final com mais facilidade.
Para saber mais:
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