<jupyter_start><jupyter_text>ModeloO objetivo aqui é desenvolver um padrão a ser adotados para todas as análises  1. Importar bibliotecas2. Importar dados3. Determinas as perguntas que se pretende responder3. Resumo dados    - Análise previa de quais os dados disponiveis    - Verificar Valores nulos e tipos dos dados (E fazer as mudanças necessarias)        - [referencia](http://fcpython.com/data-analysis/dealing-with-missing-data)    - Retirar dados que não serão utilizados4. Separar os dados que respondem as perguntas previamente levantadas6. Apresentar os resultados (Ex.: Graficos)7. Revisar o conteudo    - styling nos dataframes    - adição de imagens, videos, etc    - Revisar texto descritivo  1 - Importando bibliotecasAbaixo estão as principais bibliotecas<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import datetime as dt<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.05161290322580645, 'fraction_numerical': 0.008602150537634409, 'mean_word_length': 4.508875739644971, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 5, '<?xml version=': 0, '>': 5, '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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