Lendo arquivos com pandas
Nos projetos reais, os dados ficam em arquivos, não em dicionários. Se você está criando uma plataforma de comércio eletrônico, implementando painéis analíticos ou corrigindo problemas de transação, carregar e verificar seus dados rapidinho é o primeiro passo importante.
pandas torna isso fácil — você pode carregar arquivos e imediatamente verificar os tipos de coluna, o uso de memória e os valores ausentes, ajudando a detectar problemas de qualidade dos dados logo no início.
Um arquivo sales.csv com colunas de IDs de usuário, datas e valores de pedidos foi carregado para você.
Este exercício faz parte do curso
Python intermediário para desenvolvedores
Instruções do exercício
- Leia em
"sales.csv", salvando comosales_df. - Mostra 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.____())