`pandas` fornece o método `max()`, que retorna o **maior valor** de uma coluna especificada.

```python
df = pd.read_csv(file.csv)
max_value = df.max()
```

Para identificar o maior valor de uma coluna específica, você pode usar esta abordagem:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
max_values = df['column_name'].max()
```

Da mesma forma, `pandas` oferece o método `min()` que busca o **menor valor** de uma coluna dada.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_value = df.min()
```

Para determinar o menor valor de uma coluna específica, o mesmo método é usado:
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
min_values = df['column_name'].min()
```

Pandas é uma biblioteca extremamente amigável para análise de dados. Também é projetada para lidar com grandes conjuntos de dados, usando estruturas de dados como DataFrame e Series. Isso a torna uma ferramenta inestimável para Ciência de Dados. Neste guia, você se familiarizará com uma variedade de funções estatísticas, incluindo como encontrar correlações, modas, medianas e valores máximos e mínimos dentro de um conjunto de dados. Você também aprenderá a lidar com valores ausentes e manipular valores específicos, bem como como removê-los.

Nesta seção, exploraremos os fundamentos das estruturas Series e DataFrame. Você também aprenderá sobre as distinções entre esses dois tipos de estruturas.

Os dados podem ser obtidos em vários formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML e mais. Com o Pandas, você não está limitado a um único formato — você pode trabalhar com dados em uma variedade de tipos de arquivos. Neste capítulo, vamos nos concentrar especificamente nos formatos CSV e TXT.

Aqui, você aprenderá a processar dados brutos removendo informações desnecessárias e gerenciando valores nulos em um conjunto de dados.

Primeiros Passos com Pandas

Max() e Min()

Solução

Max() e Min()

Solução