<jupyter_start><jupyter_text>Etapa de pré-processamento Nesta etapa realizaremos duas ações:- Removeremos eventuais linhas do dataset que estejam vazias;- Adicionaremos uma nova coluna ao dataset que irá categorizar a qualidade de um vinho, de acordo com a coluna quality. A categorização se dará da seguinte forma:   - Entre 1 e 4  : Vinho de baixa qualidade  - Entre 5 e 6  : Vinho de média qualidade  - Entre 7 e 10 : Vinho de alta qualidade  Realizando import da biblioteca pandas para trabalhar com o dataset<jupyter_code>import pandas as pd<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Lê o dataset e após remove linhas que não possuam valor<jupyter_code>redwine = pd.read_csv('../winequality-red.csv', sep=';')
redwine = redwine.dropna()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Valida que não há linhas vazias<jupyter_code>redwine.isnull().sum()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Visualiza as colunas do dataset<jupyter_code>redwine.columns<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Visualiza as primeiras 10 linhas<jupyter_code>redwine.head(10)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Aqui é realizada a categorização dos vinhos e criada a nova coluna cat_quality<jupyter_code># Define os ranges de cada categoria. 1-4, 5-6 e 7-10
bins = [1,4,6,10]

# vinho de baixa qualidade = 0,
# vinho de média qualidade = 1,
# vinho de alta qualidade = 2
qualityLabels=[0,1,2]
redwine['cat_quality'] = pd.cut(redwine['quality'], bins=bins, labels=qualityLabels, include_lowest=True)

# Mostra o dataset atualizado com a nova coluna cat_quality
display(redwine.head(10))<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Cria o novo arquivo com a coluna nova e com linhas vazias removidas<jupyter_code>redwine.to_csv('../clean-redwine.csv', index=False)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.09126539753639418, 'fraction_numerical': 0.017357222844344905, 'mean_word_length': 6.735930735930736, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 29, '<?xml version=': 0, '>': 29, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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