Beleza, pessoal! Hoje vou compartilhar como foi minha jornada com a “evolução dos Pokémons”. Preparem-se, porque essa foi uma aventura e tanto!
Tudo começou quando me deparei com um problema chatinho: precisava organizar uns dados sobre Pokémons e suas evoluções. No começo, pensei em fazer tudo na mão, mas logo vi que ia ser uma loucura. Eram muitos Pokémons, muitas evoluções, e eu ia me perder no meio de tanta informação.
Primeiro passo: Planejamento!
- Definir o que eu precisava: Quais dados seriam importantes (nome, tipo, estágio de evolução, etc.).
- Escolher as ferramentas: Decidi usar Python com a biblioteca Pandas para manipular os dados, já que estou acostumado com ela.
- Estruturar os dados: Pensei em usar um formato de tabela para ficar mais fácil de visualizar e organizar as informações.
Aí, comecei a coletar os dados. Peguei informações de várias fontes: sites de fãs de Pokémon, a Pokédex oficial, e até alguns fóruns. Confesso que gastei um tempão catando tudo, mas era importante ter uma base de dados completa e confiável.
Com os dados em mãos, comecei a usar o Pandas para criar um DataFrame. Para quem não sabe, DataFrame é tipo uma tabela do Excel, só que muito mais poderosa. Importei os dados para dentro do DataFrame e comecei a limpar tudo. Tinha um monte de erros de digitação, informações faltando, e dados duplicados. Foi um trabalho de paciência, mas consegui deixar tudo certinho.
A parte divertida: as evoluções!
O desafio maior foi organizar as evoluções. Alguns Pokémons têm várias evoluções possíveis, outros só têm uma, e alguns nem evoluem. Para resolver isso, criei colunas específicas no DataFrame para cada estágio de evolução. Por exemplo, tinha a coluna “Pokémon Inicial”, “Primeira Evolução” e “Segunda Evolução”.
Depois, usei funções do Pandas para relacionar os Pokémons e suas evoluções. Tipo, se eu tinha um Bulbasaur na coluna “Pokémon Inicial”, a coluna “Primeira Evolução” mostrava um Ivysaur, e a coluna “Segunda Evolução” mostrava um Venusaur. Foi um pouco complicado no começo, mas depois que peguei o jeito, fluiu.
Para deixar tudo mais visual, criei algumas tabelas dinâmicas e gráficos. Usei o Matplotlib e o Seaborn (outras bibliotecas de Python) para gerar os gráficos. Consegui visualizar a distribuição dos tipos de Pokémon, a quantidade de evoluções por tipo, e outras coisas bem interessantes.
No final das contas, consegui criar um sistema bem legal para organizar e visualizar as evoluções dos Pokémons. Usei Python, Pandas, Matplotlib e Seaborn para fazer tudo. Demorou um pouco, mas valeu a pena. Aprendi um monte e ainda me diverti no processo!
Se alguém quiser saber mais detalhes sobre o código ou as ferramentas que usei, é só perguntar. E se tiverem alguma sugestão de como melhorar o projeto, fiquem à vontade para compartilhar. A ideia é aprender e evoluir juntos! 😉
