update dos códigos

Author: Hugo-Hattori

Customer_Profile_Analysis.ipynb

@@ -2,7 +2,7 @@
  "cells": [
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 7,
+   "execution_count": 15,
    "id": "3b79c8b2",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -211,55 +211,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 14,
+   "execution_count": 18,
    "id": "fd349d9b",
    "metadata": {},
    "outputs": [
-    {
-     "data": {
-      "text/html": [
-       "<div>\n",
-       "<style scoped>\n",
-       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
-       "        vertical-align: middle;\n",
-       "    }\n",
-       "\n",
-       "    .dataframe tbody tr th {\n",
-       "        vertical-align: top;\n",
-       "    }\n",
-       "\n",
-       "    .dataframe thead th {\n",
-       "        text-align: right;\n",
-       "    }\n",
-       "</style>\n",
-       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
-       "  <thead>\n",
-       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th>ClienteID</th>\n",
-       "      <th>Origem</th>\n",
-       "      <th>Idade</th>\n",
-       "      <th>Salário Anual (R$)</th>\n",
-       "      <th>Nota (1-100)</th>\n",
-       "      <th>Profissão</th>\n",
-       "      <th>Experiência Trabalho</th>\n",
-       "      <th>Tamanho Família</th>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "  </thead>\n",
-       "  <tbody>\n",
-       "  </tbody>\n",
-       "</table>\n",
-       "</div>"
-      ],
-      "text/plain": [
-       "Empty DataFrame\n",
-       "Columns: [ClienteID, Origem, Idade, Salário Anual (R$), Nota (1-100), Profissão, Experiência Trabalho, Tamanho Família]\n",
-       "Index: []"
-      ]
-     },
-     "metadata": {},
-     "output_type": "display_data"
-    },
     {
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
@@ -286,7 +241,6 @@
    "source": [
     "#Passo 3: Tratamento de dados\n",
     "tabela[\"Salário Anual (R$)\"] = pd.to_numeric(tabela[\"Salário Anual (R$)\"], errors=\"coerce\")\n",
-    "display(tabela[tabela[\"Profissão\"].isna()])\n",
     "tabela = tabela.dropna()\n",
     "print(tabela.info())"
    ]

Customer_Profile_Analysis.py

@@ -8,18 +8,20 @@
 display(tabela)
 
 
+
 #Passo 3: Tratamento de dados
 tabela["Salário Anual (R$)"] = pd.to_numeric(tabela["Salário Anual (R$)"], errors="coerce")
-display(tabela[tabela["Profissão"].isna()])
 tabela = tabela.dropna()
 print(tabela.info())
 
 
+
 #Passo 4: Análise inicial -> entender as notas do clientes (avaliar a média como parâmetro)
 display(tabela.describe())
 #A média das notas é de em torno de 52 (principal parâmetro de comparação)
 
 
+
 #Passo 5: Análise completa -> entender como a característica do cliente impacta na nota
 import plotly.express as px
 
@@ -31,6 +33,7 @@
     grafico.show()
 
 
+
 #Correção de problema de exibição dos gráficos
 import plotly.io as pio