Criação uma um DataFrame extraindo dados através de WebScraping no site do Dieese e realização de análise dos dados.
Modulos utilizados: Numpy, Pandas, Matplotlib, Requests, BeautifulSoup, json.
Passo a passo:
Passo 1: Extraindo HTML de uma página da web.
Passo 2: Direcionando elementos de interesse dentro do HTML.
Passo 3: Armazenar os dados dentro de um DataFrame.
Passo 4: Ajustes finos de elementos direcionados com Regex (expressões regulares), conversão de string e remoção de elementos html indesejados.
Passo 5: Analisando os dados e criando visualizações.
Jupyter Notebook: Tarifas Públicas - Dieese
Autor: Oscar Monteiro
LinkedIn: Oscar Monteiro
Resultados:
monteirooscar98 / tarifas-publicas-sp-dieese Goto Github PK
View Code? Open in Web Editor NEWExtração de dados através de WebScraping no site do Dieese e Analise em relação as Tarifas Públicas do Município de São Paulo.
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