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Lendo arquivos com o pandas

Em projetos reais, os dados ficam em arquivos, não em dicionários. Seja para criar uma plataforma de comércio eletrônico, implementar painéis de análise ou resolver problemas de transações, carregar e examinar rapidamente os teus dados é o primeiro passo fundamental.

pandas isso é muito fácil — você pode carregar arquivos e verificar imediatamente os tipos de coluna, o uso de memória e os valores ausentes, o que ajuda a detectar problemas de qualidade dos dados logo no início.

Foi carregado para você umsales.csvarquivo com colunas de IDs de usuário, datas e valores de pedidos.

Este exercício faz parte do curso

Python intermediário para desenvolvedores

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Instruções do exercício

  • Leia em "sales.csv", salvando como sales_df.
  • Exibe as informações do DataFrame.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import pandas
import pandas as pd

# Read in sales.csv
sales_df = pd.____("____")

# Display the DataFrame info
print("--- DataFrame Info ---")
print(sales_df.____())
Editar e executar o código