<jupyter_start><jupyter_text><jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np
dataset = pd.read_csv('db.csv', sep = ';')
dataset
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 1000)
dataset.dtypes
dataset[['Quilometragem', 'Valor']].describe()
dataset.info()
carros = ['Jetta Variant', 'Passat', 'Crossfox', 'DS5']
carros
valores = [88078.64, 106161.94, 72832.16, 124549.07]
valores
zip(carros, valores)
list(zip(carros, valores))
for carro, valor in zip(carros, valores):
  print(carro, valor)
for carro, valor in zip(carros, valores):
  if(valor > 100000):
    print(carro)
dados = {'Crossfox': 72832.16, 'DS5': 124549.07,  'Fusca': 150000,  'Jetta Variant': 88078.64,  'Passat': 106161.95}
dados
dados.keys()
for key in dados.keys():
  print(dados[key])
dados.values()
for item in dados.items():
    print(item)
for key, value in dados.items():
    print(key, value)
for key, value in dados.items():
  if (value > 100000):
    print(key)
dados = {'Crossfox': {'km': 35000, 'ano': 2005, 'km_media': 2500.0},
 'DS5': {'km': 17000, 'ano': 2015, 'km_media': 4250.0},
 'Fusca': {'km': 130000, 'ano': 1979, 'km_media': 3250.0},
 'Jetta': {'km': 56000, 'ano': 2011, 'km_media': 7000.0},
 'Passat': {'km': 62000, 'ano': 1999, 'km_media': 3100.0}}
df = pd.DataFrame(dados)
df
df = pd.DataFrame(dados).T
df
import pandas as pd

dados = {
    'Nome': ['Jetta', 'Passat', 'Crossfox', 'DS5', 'Fusca'], 
    'Motor': ['Motor 4.0 Turbo', 'Motor Diesel', 'Motor Diesel V8', 'Motor 2.0', 'Motor 1.6'],
    'Ano': [2019, 2003, 1991, 2019, 1990],
    'Quilometragem': [0.0, 5712.0, 37123.0, 0.0, 120000.0],
    'Zero_km': [True, False, False, True, False],
    'Valor': [88000.0, 106000.0, 72000.0, 89000.0, 32000.0]
}

dataset = pd.DataFrame(dados)
dataset
dataset[1:3][['Nome', 'Ano', 'Quilometragem', 'Valor']]
import pandas as pd

dados = {
    'Motor': ['Motor 4.0 Turbo', 'Motor Diesel', 'Motor Diesel V8', 'Motor 2.0', 'Motor 1.6'],
    'Ano': [2019, 2003, 1991, 2019, 1990],
    'Quilometragem': [0.0, 5712.0, 37123.0, 0.0, 120000.0],
    'Zero_km': [True, False, False, True, False],
    'Valor': [88000.0, 106000.0, 72000.0, 89000.0, 32000.0]
}

dataset = pd.DataFrame(dados, index = ['Jetta', 'Passat', 'Crossfox', 'DS5', 'Fusca'])
dataset
import pandas as pd

dados = {
    'Motor': ['Motor 4.0 Turbo', 'Motor Diesel', 'Motor Diesel V8', 'Motor Diesel', 'Motor 1.6'],
    'Ano': [2019, 2003, 1991, 2019, 1990],
    'Quilometragem': [0.0, 5712.0, 37123.0, 0.0, 120000.0],
    'Zero_km': [True, False, False, True, False],
    'Valor': [88000.0, 106000.0, 72000.0, 89000.0, 32000.0]
}

dataset = pd.DataFrame(dados, index = ['Jetta', 'Passat', 'Crossfox', 'DS5', 'Fusca'])
dataset<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Da pra usar o loc para criar uma coluna nova quando ele não reconhece, usando um iterador entre o indice e as linhas do datasetfor index, row in dataset.iterrows():  if(2019 - row['Ano'] != 0):    dataset.loc[index, 'Km_media'] = row['Quilometragem'] / (2019 - row['Ano'])  else:    dataset.loc[index, 'Km_media'] = 0dataset<jupyter_code>dataset = pd.read_csv('db.csv', sep = ';')
#dataset.info
dataset.head()
dataset.dropna(subset = ['Quilometragem'], inplace = True)
dataset
dataset[dataset.Quilometragem.isna()]
dataset.Quilometragem.isna()<jupyter_output><empty_output>
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