Exercício pandas

[LarissaSchmillevitch]

• Identifiquei as colunas que contêm números, como 'Spotify Streams', 'YouTube Views', etc., e converta essas colunas para o tipo numérico se estiverem em outro formato. (Use replace() e astype())
• Corriji a coluna 'Release Date' para o formato datetime.
• Criei uma nova coluna chamada 'Streaming Popularity', que seja a média da popularidade nas plataformas 'Spotify Popularity', 'YouTube Views', 'TikTok Likes', e 'Shazam Counts'. (lembrem-se que só é possível calcular médias e fazer operações matemáticas com tipos númericos)
• Criei uma coluna 'Total Streams', somando os valores de 'Spotify Streams', 'YouTube Views', 'TikTok Views', 'Pandora Streams', e 'Soundcloud Streams'.
• Filtrei apenas as faixas onde a popularidade do Spotify ('Spotify Popularity') é maior que 80 e que tenham mais de 1 milhão de streams totais ('Total Streams').
• Salvei o DataFrame resultante em um novo arquivo JSON chamado 'faixas_filtradas.json'.
• Garanti que o arquivo foi salvo corretamente

[manuellysuzik]

o erro está acontecendo porque está tentando converter colunas que de fato são strings

[manuellysuzik]

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