[Sugestão] Desafio: faça você mesmo

https://raw.githubusercontent.com/MARINALDOSOUZA/Pandas_Transformacao_e_Manipulacao_de_Dados/refs/heads/main/Projeto_Administra%C3%A7%C3%A3o_de_Condominios_V4

Melhorias na Análise e Tratamento de Datas
O processo de melhoria do código focou em tornar o tratamento de datas mais robusto e a análise de pagamentos mais intuitiva. As principais mudanças foram:

Padronização e Conversão de Datas: As colunas datas_de_pagamento e datas_combinadas_pagamento agora são tratadas com mais rigor. Na função tratar_dados_especificos, o código garante que todos os valores nessas colunas sejam convertidos para o formato de data e hora (datetime). Se a conversão falhar (por exemplo, se o valor for um texto como "não informado"), ele é substituído por NaT (Not a Time), que é a representação correta para datas ausentes no Pandas. Isso é uma melhoria significativa em relação à ideia de usar 0.0, que poderia causar erros de tipo ou interpretação equivocada em análises futuras.

Criação da Coluna de Status de Pagamento: Uma nova coluna chamada status_pagamento foi criada para simplificar a análise. Essa coluna não existia no DataFrame original e é gerada com base na comparação das duas colunas de data. A lógica é a seguinte:

Se a datas_de_pagamento for igual ou anterior à datas_combinadas_pagamento, o valor da nova coluna é 'Em dia'.

Se a datas_de_pagamento for posterior à datas_combinadas_pagamento, o valor é 'Atrasado'.

Se alguma das datas estiver ausente (NaT), o valor é 'N/A' (não aplicável), garantindo que apenas dados válidos sejam categorizados.

Refinamento das Funções de Análise: As funções que apresentavam a visão financeira (mostrar_visao_financeira) e as estatísticas (mostrar_estatisticas) foram ajustadas para utilizar essa nova coluna status_pagamento. Isso simplificou o código e tornou a lógica de negócios mais explícita. Por exemplo, em vez de comparar datas em cada função, o código agora apenas filtra o DataFrame com base nos valores 'Em dia' e 'Atrasado'.

Essa abordagem não apenas melhora a precisão do tratamento de dados, mas também torna o código mais limpo, eficiente e fácil de entender para quem for ler ou dar manutenção.