¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Espero que estés disfrutando del curso de Pandas. Parece que estás trabajando en dos desafíos diferentes, así que vamos a abordarlos uno por uno.
Desafío 1: Ventas Online
Para este desafío, necesitas limpiar los nombres de los clientes en la columna Cliente. Aquí tienes un ejemplo de cómo podrías hacerlo usando Pandas:
import pandas as pd
import re
# Cargar los datos
df = pd.read_json('dados_vendas_clientes.json')
# Función para limpiar los nombres
def limpiar_nombre(nombre):
# Convertir a minúsculas
nombre = nombre.lower()
# Eliminar caracteres especiales y números
nombre = re.sub(r'[^a-z\s]', '', nombre)
return nombre
# Aplicar la función a la columna 'Cliente'
df['Cliente'] = df['Cliente'].apply(limpiar_nombre)
# Mostrar el DataFrame limpio
print(df.head())
Desafío 2: Administración de Condominios
En este caso, necesitas eliminar el texto (blocoAP) de la columna apartamento. Aquí tienes un ejemplo de cómo hacerlo:
import pandas as pd
# Cargar los datos
df = pd.read_json('dados_locacao_imoveis.json')
# Eliminar el texto '(blocoAP)' de la columna 'apartamento'
df['apartamento'] = df['apartamento'].str.replace(r'\(blocoAP\)', '', regex=True)
# Mostrar el DataFrame limpio
print(df.head())
Estos ejemplos deberían ayudarte a limpiar los datos en ambos desafíos. Recuerda siempre verificar los resultados para asegurarte de que la limpieza se ha realizado correctamente.
Espero haber ayudado y buenos estudios!