#################################################################################################### 01. Coleta e preparação de dados: Nesta aula, vamos explorar os conceitos de análise exploratória de dados na prática, usando um exemplo do setor de Telecom. Temos três conjuntos de dados com informações de clientes e serviços, incluindo uma variável que indica se o cliente abandonou a empresa (churn) ou não. Nosso objetivo é utilizar esses dados e algumas hipóteses para obter insights iniciais e construir uma solução de inteligência artificial capaz de prever o abandono de clientes ativos. Para isso, vamos começar coletando e preparando os dados usando o Pandas. Vamos aprender a ler arquivos, transformar tipos de dados, renomear colunas e unificar os conjuntos de dados. Agora, vamos para o código! #################################################################################################### 02. Hands-On - Instalação lib e explicação dos Datasets: [Clique aqui para baixar os Datasets](https://storage.googleapis.com/xesque.rocketseat.dev/inputs/ignite/IA%20para%20Produtos/datasets_aula.zip) Nesta aula, vamos começar a parte prática da nossa trilha. Vou mostrar como instalar as bibliotecas necessárias e apresentar os datasets que vamos utilizar. Os datasets são da empresa de Telecom que está tentando prevenir o churn. Vou mostrar uma extensão do Visual Code chamada RainbowCSV, que ajuda a visualizar arquivos CSV com muitas colunas. Em seguida, vou instalar as bibliotecas pandas e matplotlib. Vou apresentar os três datasets: churn customers, churn services e churn contracts. Cada um contém informações sobre os clientes, os serviços contratados e os contratos. Vamos explorar esses datasets para identificar padrões que possam explicar o churn. No próximo vídeo, vamos aprender como abrir esses arquivos no pandas. #################################################################################################### 03. Hands-On - Carregando Datasets: Nesta aula, aprendemos sobre a criação de DataFrames no Pandas a partir de arquivos CSV. O instrutor mostrou como carregar os dados de três DataFrames diferentes: Customers, Services e Contracts. Ele explicou que um DataFrame é uma estrutura tabular multidimensional, semelhante a uma planilha do Excel, com colunas representando atributos e linhas representando registros. O instrutor também demonstrou como visualizar as primeiras e últimas linhas de um DataFrame, bem como a estrutura do DataFrame, incluindo o número de entradas, o tipo de dado de cada coluna e se há valores nulos. O objetivo desta aula foi apenas criar os DataFrames, e o próximo passo será trabalhar com esses DataFrames para análise de dados. #################################################################################################### 04. Hands-On - Transformacao de dados: Nesta aula, vamos aprender sobre transformação de dados no Pandas. Vamos focar em um problema específico: o tipo de dado da coluna TotalCharges no DataFrame de contratos. Vou apresentar três abordagens para converter os dados para o tipo float64. A primeira é usar o método `astype`, que permite converter uma coluna de string para float. No entanto, se houver valores vazios na coluna, ocorrerá um erro. A segunda abordagem é usar o método `to_numeric`, que também converte os dados para float, mas também retorna um erro se houver valores vazios. A terceira abordagem é usar o parâmetro `errors='coerce'` no método `to_numeric`, que converte os valores inválidos em nulos. Vamos explorar essas abordagens e verificar a estrutura dos dados após a transformação. #################################################################################################### 05. Hands-On - Renomear colunas: Nesta aula, aprendemos como renomear colunas em um dataframe usando o método `rename` do Pandas. Existem diferentes abordagens para renomear colunas, dependendo do contexto. Uma forma é usar um dicionário para especificar o nome antigo da coluna e o novo nome que queremos atribuir a ela. Outra forma é usar uma lista de nomes novos para substituir todas as colunas do dataframe. Também discutimos o uso do argumento `inplace`, que permite aplicar as alterações diretamente no dataframe original ou criar um novo dataframe com as colunas renomeadas. #################################################################################################### 06. Hands-On - Unificando Datasets: Nesta aula, aprendemos como unificar Data Frames no Pandas. Primeiro, verificamos a quantidade de registros em cada Data Frame usando a função len(). Em seguida, renomeamos as colunas para garantir que as colunas de unificação tenham o mesmo nome nos Data Frames. Depois, unificamos os Data Frames usando o método merge(), especificando as colunas de unificação. Também aprendemos a lidar com colunas de unificação com nomes diferentes usando os argumentos left_on e right_on. Por fim, removemos colunas duplicadas usando o método drop(). Agora temos um único Data Frame com todas as informações dos clientes, serviços e contratos. #################################################################################################### 01. Coleta e preparação de dados: Nesta aula, vamos explorar os conceitos de análise exploratória de dados na prática, usando um exemplo do setor de Telecom. Temos três conjuntos de dados com informações de clientes e serviços, incluindo uma variável que indica se o cliente abandonou a empresa (churn) ou não. Nosso objetivo é utilizar esses dados e algumas hipóteses para obter insights iniciais e construir uma solução de inteligência artificial capaz de prever o abandono de clientes ativos. Para isso, vamos começar coletando e preparando os dados usando o Pandas. Vamos aprender a ler arquivos, transformar tipos de dados, renomear colunas e unificar os conjuntos de dados. Agora, vamos para o código! #################################################################################################### 02. Hands-On - Instalação lib e explicação dos Datasets: [Clique aqui para baixar os Datasets](https://storage.googleapis.com/xesque.rocketseat.dev/inputs/ignite/IA%20para%20Produtos/datasets_aula.zip) Nesta aula, vamos começar a parte prática da nossa trilha. Vou mostrar como instalar as bibliotecas necessárias e apresentar os datasets que vamos utilizar. Os datasets são da empresa de Telecom que está tentando prevenir o churn. Vou mostrar uma extensão do Visual Code chamada RainbowCSV, que ajuda a visualizar arquivos CSV com muitas colunas. Em seguida, vou instalar as bibliotecas pandas e matplotlib. Vou apresentar os três datasets: churn customers, churn services e churn contracts. Cada um contém informações sobre os clientes, os serviços contratados e os contratos. Vamos explorar esses datasets para identificar padrões que possam explicar o churn. No próximo vídeo, vamos aprender como abrir esses arquivos no pandas. #################################################################################################### 03. Hands-On - Carregando Datasets: Nesta aula, aprendemos sobre a criação de DataFrames no Pandas a partir de arquivos CSV. O instrutor mostrou como carregar os dados de três DataFrames diferentes: Customers, Services e Contracts. Ele explicou que um DataFrame é uma estrutura tabular multidimensional, semelhante a uma planilha do Excel, com colunas representando atributos e linhas representando registros. O instrutor também demonstrou como visualizar as primeiras e últimas linhas de um DataFrame, bem como a estrutura do DataFrame, incluindo o número de entradas, o tipo de dado de cada coluna e se há valores nulos. O objetivo desta aula foi apenas criar os DataFrames, e o próximo passo será trabalhar com esses DataFrames para análise de dados. #################################################################################################### 04. Hands-On - Transformacao de dados: Nesta aula, vamos aprender sobre transformação de dados no Pandas. Vamos focar em um problema específico: o tipo de dado da coluna TotalCharges no DataFrame de contratos. Vou apresentar três abordagens para converter os dados para o tipo float64. A primeira é usar o método `astype`, que permite converter uma coluna de string para float. No entanto, se houver valores vazios na coluna, ocorrerá um erro. A segunda abordagem é usar o método `to_numeric`, que também converte os dados para float, mas também retorna um erro se houver valores vazios. A terceira abordagem é usar o parâmetro `errors='coerce'` no método `to_numeric`, que converte os valores inválidos em nulos. Vamos explorar essas abordagens e verificar a estrutura dos dados após a transformação. #################################################################################################### 05. Hands-On - Renomear colunas: Nesta aula, aprendemos como renomear colunas em um dataframe usando o método `rename` do Pandas. Existem diferentes abordagens para renomear colunas, dependendo do contexto. Uma forma é usar um dicionário para especificar o nome antigo da coluna e o novo nome que queremos atribuir a ela. Outra forma é usar uma lista de nomes novos para substituir todas as colunas do dataframe. Também discutimos o uso do argumento `inplace`, que permite aplicar as alterações diretamente no dataframe original ou criar um novo dataframe com as colunas renomeadas. #################################################################################################### 06. Hands-On - Unificando Datasets: Nesta aula, aprendemos como unificar Data Frames no Pandas. Primeiro, verificamos a quantidade de registros em cada Data Frame usando a função len(). Em seguida, renomeamos as colunas para garantir que as colunas de unificação tenham o mesmo nome nos Data Frames. Depois, unificamos os Data Frames usando o método merge(), especificando as colunas de unificação. Também aprendemos a lidar com colunas de unificação com nomes diferentes usando os argumentos left_on e right_on. Por fim, removemos colunas duplicadas usando o método drop(). Agora temos um único Data Frame com todas as informações dos clientes, serviços e contratos. #################################################################################################### 01. Coleta e preparação de dados: Nesta aula, vamos explorar os conceitos de análise exploratória de dados na prática, usando um exemplo do setor de Telecom. Temos três conjuntos de dados com informações de clientes e serviços, incluindo uma variável que indica se o cliente abandonou a empresa (churn) ou não. Nosso objetivo é utilizar esses dados e algumas hipóteses para obter insights iniciais e construir uma solução de inteligência artificial capaz de prever o abandono de clientes ativos. Para isso, vamos começar coletando e preparando os dados usando o Pandas. Vamos aprender a ler arquivos, transformar tipos de dados, renomear colunas e unificar os conjuntos de dados. Agora, vamos para o código! #################################################################################################### 02. Hands-On - Instalação lib e explicação dos Datasets: [Clique aqui para baixar os Datasets](https://storage.googleapis.com/xesque.rocketseat.dev/inputs/ignite/IA%20para%20Produtos/datasets_aula.zip) Nesta aula, vamos começar a parte prática da nossa trilha. Vou mostrar como instalar as bibliotecas necessárias e apresentar os datasets que vamos utilizar. Os datasets são da empresa de Telecom que está tentando prevenir o churn. Vou mostrar uma extensão do Visual Code chamada RainbowCSV, que ajuda a visualizar arquivos CSV com muitas colunas. Em seguida, vou instalar as bibliotecas pandas e matplotlib. Vou apresentar os três datasets: churn customers, churn services e churn contracts. Cada um contém informações sobre os clientes, os serviços contratados e os contratos. Vamos explorar esses datasets para identificar padrões que possam explicar o churn. No próximo vídeo, vamos aprender como abrir esses arquivos no pandas. #################################################################################################### 03. Hands-On - Carregando Datasets: Nesta aula, aprendemos sobre a criação de DataFrames no Pandas a partir de arquivos CSV. O instrutor mostrou como carregar os dados de três DataFrames diferentes: Customers, Services e Contracts. Ele explicou que um DataFrame é uma estrutura tabular multidimensional, semelhante a uma planilha do Excel, com colunas representando atributos e linhas representando registros. O instrutor também demonstrou como visualizar as primeiras e últimas linhas de um DataFrame, bem como a estrutura do DataFrame, incluindo o número de entradas, o tipo de dado de cada coluna e se há valores nulos. O objetivo desta aula foi apenas criar os DataFrames, e o próximo passo será trabalhar com esses DataFrames para análise de dados. #################################################################################################### 04. Hands-On - Transformacao de dados: Nesta aula, vamos aprender sobre transformação de dados no Pandas. Vamos focar em um problema específico: o tipo de dado da coluna TotalCharges no DataFrame de contratos. Vou apresentar três abordagens para converter os dados para o tipo float64. A primeira é usar o método `astype`, que permite converter uma coluna de string para float. No entanto, se houver valores vazios na coluna, ocorrerá um erro. A segunda abordagem é usar o método `to_numeric`, que também converte os dados para float, mas também retorna um erro se houver valores vazios. A terceira abordagem é usar o parâmetro `errors='coerce'` no método `to_numeric`, que converte os valores inválidos em nulos. Vamos explorar essas abordagens e verificar a estrutura dos dados após a transformação. #################################################################################################### 05. Hands-On - Renomear colunas: Nesta aula, aprendemos como renomear colunas em um dataframe usando o método `rename` do Pandas. Existem diferentes abordagens para renomear colunas, dependendo do contexto. Uma forma é usar um dicionário para especificar o nome antigo da coluna e o novo nome que queremos atribuir a ela. Outra forma é usar uma lista de nomes novos para substituir todas as colunas do dataframe. Também discutimos o uso do argumento `inplace`, que permite aplicar as alterações diretamente no dataframe original ou criar um novo dataframe com as colunas renomeadas. #################################################################################################### 06. Hands-On - Unificando Datasets: Nesta aula, aprendemos como unificar Data Frames no Pandas. Primeiro, verificamos a quantidade de registros em cada Data Frame usando a função len(). Em seguida, renomeamos as colunas para garantir que as colunas de unificação tenham o mesmo nome nos Data Frames. Depois, unificamos os Data Frames usando o método merge(), especificando as colunas de unificação. Também aprendemos a lidar com colunas de unificação com nomes diferentes usando os argumentos left_on e right_on. Por fim, removemos colunas duplicadas usando o método drop(). Agora temos um único Data Frame com todas as informações dos clientes, serviços e contratos. #################################################################################################### 01. Coleta e preparação de dados: Nesta aula, vamos explorar os conceitos de análise exploratória de dados na prática, usando um exemplo do setor de Telecom. Temos três conjuntos de dados com informações de clientes e serviços, incluindo uma variável que indica se o cliente abandonou a empresa (churn) ou não. Nosso objetivo é utilizar esses dados e algumas hipóteses para obter insights iniciais e construir uma solução de inteligência artificial capaz de prever o abandono de clientes ativos. Para isso, vamos começar coletando e preparando os dados usando o Pandas. Vamos aprender a ler arquivos, transformar tipos de dados, renomear colunas e unificar os conjuntos de dados. Agora, vamos para o código! #################################################################################################### 02. Hands-On - Instalação lib e explicação dos Datasets: [Clique aqui para baixar os Datasets](https://storage.googleapis.com/xesque.rocketseat.dev/inputs/ignite/IA%20para%20Produtos/datasets_aula.zip) Nesta aula, vamos começar a parte prática da nossa trilha. Vou mostrar como instalar as bibliotecas necessárias e apresentar os datasets que vamos utilizar. Os datasets são da empresa de Telecom que está tentando prevenir o churn. Vou mostrar uma extensão do Visual Code chamada RainbowCSV, que ajuda a visualizar arquivos CSV com muitas colunas. Em seguida, vou instalar as bibliotecas pandas e matplotlib. Vou apresentar os três datasets: churn customers, churn services e churn contracts. Cada um contém informações sobre os clientes, os serviços contratados e os contratos. Vamos explorar esses datasets para identificar padrões que possam explicar o churn. No próximo vídeo, vamos aprender como abrir esses arquivos no pandas. #################################################################################################### 03. Hands-On - Carregando Datasets: Nesta aula, aprendemos sobre a criação de DataFrames no Pandas a partir de arquivos CSV. O instrutor mostrou como carregar os dados de três DataFrames diferentes: Customers, Services e Contracts. Ele explicou que um DataFrame é uma estrutura tabular multidimensional, semelhante a uma planilha do Excel, com colunas representando atributos e linhas representando registros. O instrutor também demonstrou como visualizar as primeiras e últimas linhas de um DataFrame, bem como a estrutura do DataFrame, incluindo o número de entradas, o tipo de dado de cada coluna e se há valores nulos. O objetivo desta aula foi apenas criar os DataFrames, e o próximo passo será trabalhar com esses DataFrames para análise de dados. #################################################################################################### 04. Hands-On - Transformacao de dados: Nesta aula, vamos aprender sobre transformação de dados no Pandas. Vamos focar em um problema específico: o tipo de dado da coluna TotalCharges no DataFrame de contratos. Vou apresentar três abordagens para converter os dados para o tipo float64. A primeira é usar o método `astype`, que permite converter uma coluna de string para float. No entanto, se houver valores vazios na coluna, ocorrerá um erro. A segunda abordagem é usar o método `to_numeric`, que também converte os dados para float, mas também retorna um erro se houver valores vazios. A terceira abordagem é usar o parâmetro `errors='coerce'` no método `to_numeric`, que converte os valores inválidos em nulos. Vamos explorar essas abordagens e verificar a estrutura dos dados após a transformação. #################################################################################################### 05. Hands-On - Renomear colunas: Nesta aula, aprendemos como renomear colunas em um dataframe usando o método `rename` do Pandas. Existem diferentes abordagens para renomear colunas, dependendo do contexto. Uma forma é usar um dicionário para especificar o nome antigo da coluna e o novo nome que queremos atribuir a ela. Outra forma é usar uma lista de nomes novos para substituir todas as colunas do dataframe. Também discutimos o uso do argumento `inplace`, que permite aplicar as alterações diretamente no dataframe original ou criar um novo dataframe com as colunas renomeadas. #################################################################################################### 06. Hands-On - Unificando Datasets: Nesta aula, aprendemos como unificar Data Frames no Pandas. Primeiro, verificamos a quantidade de registros em cada Data Frame usando a função len(). Em seguida, renomeamos as colunas para garantir que as colunas de unificação tenham o mesmo nome nos Data Frames. Depois, unificamos os Data Frames usando o método merge(), especificando as colunas de unificação. Também aprendemos a lidar com colunas de unificação com nomes diferentes usando os argumentos left_on e right_on. Por fim, removemos colunas duplicadas usando o método drop(). Agora temos um único Data Frame com todas as informações dos clientes, serviços e contratos. #################################################################################################### 01. Coleta e preparação de dados: Nesta aula, vamos explorar os conceitos de análise exploratória de dados na prática, usando um exemplo do setor de Telecom. Temos três conjuntos de dados com informações de clientes e serviços, incluindo uma variável que indica se o cliente abandonou a empresa (churn) ou não. Nosso objetivo é utilizar esses dados e algumas hipóteses para obter insights iniciais e construir uma solução de inteligência artificial capaz de prever o abandono de clientes ativos. Para isso, vamos começar coletando e preparando os dados usando o Pandas. Vamos aprender a ler arquivos, transformar tipos de dados, renomear colunas e unificar os conjuntos de dados. Agora, vamos para o código! #################################################################################################### 02. Hands-On - Instalação lib e explicação dos Datasets: [Clique aqui para baixar os Datasets](https://storage.googleapis.com/xesque.rocketseat.dev/inputs/ignite/IA%20para%20Produtos/datasets_aula.zip) Nesta aula, vamos começar a parte prática da nossa trilha. Vou mostrar como instalar as bibliotecas necessárias e apresentar os datasets que vamos utilizar. Os datasets são da empresa de Telecom que está tentando prevenir o churn. Vou mostrar uma extensão do Visual Code chamada RainbowCSV, que ajuda a visualizar arquivos CSV com muitas colunas. Em seguida, vou instalar as bibliotecas pandas e matplotlib. Vou apresentar os três datasets: churn customers, churn services e churn contracts. Cada um contém informações sobre os clientes, os serviços contratados e os contratos. Vamos explorar esses datasets para identificar padrões que possam explicar o churn. No próximo vídeo, vamos aprender como abrir esses arquivos no pandas. #################################################################################################### 03. Hands-On - Carregando Datasets: Nesta aula, aprendemos sobre a criação de DataFrames no Pandas a partir de arquivos CSV. O instrutor mostrou como carregar os dados de três DataFrames diferentes: Customers, Services e Contracts. Ele explicou que um DataFrame é uma estrutura tabular multidimensional, semelhante a uma planilha do Excel, com colunas representando atributos e linhas representando registros. O instrutor também demonstrou como visualizar as primeiras e últimas linhas de um DataFrame, bem como a estrutura do DataFrame, incluindo o número de entradas, o tipo de dado de cada coluna e se há valores nulos. O objetivo desta aula foi apenas criar os DataFrames, e o próximo passo será trabalhar com esses DataFrames para análise de dados. #################################################################################################### 04. Hands-On - Transformacao de dados: Nesta aula, vamos aprender sobre transformação de dados no Pandas. Vamos focar em um problema específico: o tipo de dado da coluna TotalCharges no DataFrame de contratos. Vou apresentar três abordagens para converter os dados para o tipo float64. A primeira é usar o método `astype`, que permite converter uma coluna de string para float. No entanto, se houver valores vazios na coluna, ocorrerá um erro. A segunda abordagem é usar o método `to_numeric`, que também converte os dados para float, mas também retorna um erro se houver valores vazios. A terceira abordagem é usar o parâmetro `errors='coerce'` no método `to_numeric`, que converte os valores inválidos em nulos. Vamos explorar essas abordagens e verificar a estrutura dos dados após a transformação. #################################################################################################### 05. Hands-On - Renomear colunas: Nesta aula, aprendemos como renomear colunas em um dataframe usando o método `rename` do Pandas. Existem diferentes abordagens para renomear colunas, dependendo do contexto. Uma forma é usar um dicionário para especificar o nome antigo da coluna e o novo nome que queremos atribuir a ela. Outra forma é usar uma lista de nomes novos para substituir todas as colunas do dataframe. Também discutimos o uso do argumento `inplace`, que permite aplicar as alterações diretamente no dataframe original ou criar um novo dataframe com as colunas renomeadas. #################################################################################################### 06. Hands-On - Unificando Datasets: Nesta aula, aprendemos como unificar Data Frames no Pandas. Primeiro, verificamos a quantidade de registros em cada Data Frame usando a função len(). Em seguida, renomeamos as colunas para garantir que as colunas de unificação tenham o mesmo nome nos Data Frames. Depois, unificamos os Data Frames usando o método merge(), especificando as colunas de unificação. Também aprendemos a lidar com colunas de unificação com nomes diferentes usando os argumentos left_on e right_on. Por fim, removemos colunas duplicadas usando o método drop(). Agora temos um único Data Frame com todas as informações dos clientes, serviços e contratos. #################################################################################################### 01. Coleta e preparação de dados: Nesta aula, vamos explorar os conceitos de análise exploratória de dados na prática, usando um exemplo do setor de Telecom. Temos três conjuntos de dados com informações de clientes e serviços, incluindo uma variável que indica se o cliente abandonou a empresa (churn) ou não. Nosso objetivo é utilizar esses dados e algumas hipóteses para obter insights iniciais e construir uma solução de inteligência artificial capaz de prever o abandono de clientes ativos. Para isso, vamos começar coletando e preparando os dados usando o Pandas. Vamos aprender a ler arquivos, transformar tipos de dados, renomear colunas e unificar os conjuntos de dados. Agora, vamos para o código! #################################################################################################### 02. Hands-On - Instalação lib e explicação dos Datasets: [Clique aqui para baixar os Datasets](https://storage.googleapis.com/xesque.rocketseat.dev/inputs/ignite/IA%20para%20Produtos/datasets_aula.zip) Nesta aula, vamos começar a parte prática da nossa trilha. Vou mostrar como instalar as bibliotecas necessárias e apresentar os datasets que vamos utilizar. Os datasets são da empresa de Telecom que está tentando prevenir o churn. Vou mostrar uma extensão do Visual Code chamada RainbowCSV, que ajuda a visualizar arquivos CSV com muitas colunas. Em seguida, vou instalar as bibliotecas pandas e matplotlib. Vou apresentar os três datasets: churn customers, churn services e churn contracts. Cada um contém informações sobre os clientes, os serviços contratados e os contratos. Vamos explorar esses datasets para identificar padrões que possam explicar o churn. No próximo vídeo, vamos aprender como abrir esses arquivos no pandas. #################################################################################################### 03. Hands-On - Carregando Datasets: Nesta aula, aprendemos sobre a criação de DataFrames no Pandas a partir de arquivos CSV. O instrutor mostrou como carregar os dados de três DataFrames diferentes: Customers, Services e Contracts. Ele explicou que um DataFrame é uma estrutura tabular multidimensional, semelhante a uma planilha do Excel, com colunas representando atributos e linhas representando registros. O instrutor também demonstrou como visualizar as primeiras e últimas linhas de um DataFrame, bem como a estrutura do DataFrame, incluindo o número de entradas, o tipo de dado de cada coluna e se há valores nulos. O objetivo desta aula foi apenas criar os DataFrames, e o próximo passo será trabalhar com esses DataFrames para análise de dados. #################################################################################################### 04. Hands-On - Transformacao de dados: Nesta aula, vamos aprender sobre transformação de dados no Pandas. Vamos focar em um problema específico: o tipo de dado da coluna TotalCharges no DataFrame de contratos. Vou apresentar três abordagens para converter os dados para o tipo float64. A primeira é usar o método `astype`, que permite converter uma coluna de string para float. No entanto, se houver valores vazios na coluna, ocorrerá um erro. A segunda abordagem é usar o método `to_numeric`, que também converte os dados para float, mas também retorna um erro se houver valores vazios. A terceira abordagem é usar o parâmetro `errors='coerce'` no método `to_numeric`, que converte os valores inválidos em nulos. Vamos explorar essas abordagens e verificar a estrutura dos dados após a transformação. #################################################################################################### 05. Hands-On - Renomear colunas: Nesta aula, aprendemos como renomear colunas em um dataframe usando o método `rename` do Pandas. Existem diferentes abordagens para renomear colunas, dependendo do contexto. Uma forma é usar um dicionário para especificar o nome antigo da coluna e o novo nome que queremos atribuir a ela. Outra forma é usar uma lista de nomes novos para substituir todas as colunas do dataframe. Também discutimos o uso do argumento `inplace`, que permite aplicar as alterações diretamente no dataframe original ou criar um novo dataframe com as colunas renomeadas. #################################################################################################### 06. Hands-On - Unificando Datasets: Nesta aula, aprendemos como unificar Data Frames no Pandas. Primeiro, verificamos a quantidade de registros em cada Data Frame usando a função len(). Em seguida, renomeamos as colunas para garantir que as colunas de unificação tenham o mesmo nome nos Data Frames. Depois, unificamos os Data Frames usando o método merge(), especificando as colunas de unificação. Também aprendemos a lidar com colunas de unificação com nomes diferentes usando os argumentos left_on e right_on. Por fim, removemos colunas duplicadas usando o método drop(). Agora temos um único Data Frame com todas as informações dos clientes, serviços e contratos.