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 # Utilizar a tabela de dados do clima de seu estado, manipule os dados de acordo com as instruções abaixo: 
 # Utilizei a planilha do debate - Bonito 
 
+´´´python
 import pandas as pd
 
 df = pd.read_csv('INMET_CO_MS_S704_BONITO_01-01-2020_A_31-12-2020.CSV', delimiter=';', skiprows=8, encoding='latin1')
 
 df.head()
 
-# - calcular a média da temperatura da amostra 
+```
 
+# - calcular a média da temperatura da amostra
+
+´´´python
 coluna_temperatura = df['TEMPERATURA DO AR - BULBO SECO, HORARIA (°C)']
 
 coluna_temperatura = pd.to_numeric(df['TEMPERATURA DO AR - BULBO SECO, HORARIA (°C)'], errors='coerce')
 
 coluna_temperatura.mean()
+```
 
 # - retirar nulos da coluna 'RADIACAO GLOBAL (Kj/m2)'
 
+´´´python
 df_sem_nulos_colunas = df.dropna(axis=1)
+```
 
-# - copiar o dataframe reduzindo para 3 colunas (a sua escolha) e 1000 linhas (aleatórias) 
+# - copiar o dataframe reduzindo para 3 colunas (a sua escolha) e 1000 linhas (aleatórias)
 
+´´´python
 df_reduzido = df[['Data', 'PRECIPITAÇÃO TOTAL, HORÁRIO (mm)']]
 
 df_reduzido.head()
 
 amostra = df.sample(n=1000)
+```
 
 # - Bônus: normalizar coluna (qualquer uma) 
 
+´´´python
 df['Coluna1_normalizada'] = (df['UMIDADE REL. MAX. NA HORA ANT. (AUT) (%)'] - df['UMIDADE REL. MAX. NA HORA ANT. (AUT) (%)'].min()) / (df['UMIDADE REL. MAX. NA HORA ANT. (AUT) (%)'].max() - df['UMIDADE REL. MAX. NA HORA ANT. (AUT) (%)'].min())
+```
 
 # - Bônus II: pesquisar sobre outras formas de processamento de dados além das vistas em sala de aula