Print of the smallest number of a pandas table

Question

Hello, I have a CSV file with 1000 lines and 10 columns, one of the columns shows the age of the people, the minimum male age is 0 and the maximum is 96, but when giving the print the result comes out with a dash "-".

for example, if you print the min and the max will come out:

• until 96 But I need you to leave: 0 to 96

follows the code below

import pandas as pd

contas = pd.read_csv('contas.csv', sep=';')
Feminino = contas.loc[contas['sexo'] == 'F']
Masculino = contas.loc[contas['sexo'] == 'M']
print('''Faixa etária Feminina: {} até {}'''.format(min(Feminino['idade']),max(Feminino['idade'])))
print('''Faixa etária Masculina: {} até {}'''.format(min(Masculino['idade']),max(Masculino['idade'])))

cont_F = 0
cont_M = 0
for i in contas['sexo']:
    if i == 'F':
        cont_F +=1
    elif i == 'M':
        cont_M += 1
print('Feminino: {} Masculino: {}'.format(cont_F,cont_M))

I need only in the place that is circled in red is the value of 0.

Answer 1

Using the data posted in the comment.

Importing library

>>> import pandas as pd

Uploading file

>>> contas = pd.read_csv('dados.csv', delimiter=";")

Filtering dataframe

>>> Masculino = contas.loc[contas['sexo'] == 'M']

Checking filter

>>> Masculino
   matric sexo  idade       atend  ...  plano vl_unit  vl_ref  qtde
0   14993    M      0  06/12/2017  ...   1077  210.00  202.01     1
1   10258    M     27  14/03/2016  ...   1145  492.99  316.02     1

[2 rows x 10 columns]

Printing result

>>> print('''Faixa etária Masculina: {} até {}'''.format(min(Masculino['idade']),max(Masculino['idade'])))
Faixa etária Masculina: 0 até 27

However, if you have a hyphen in the data, it will generate the result presented by you.

>>> import pandas as pd

>>> contas = pd.read_csv('dados-com-hifen.csv', delimiter=";")

>>> contas
   matric sexo idade       atend  ...  plano vl_unit  vl_ref  qtde
0   14993    M     -  06/12/2017  ...   1077  210.00  202.01     1
1   10258    M    27  14/03/2016  ...   1145  492.99  316.02     1

[2 rows x 10 columns]

>>> Masculino = contas.loc[contas['sexo'] == 'M']

>>> Masculino
   matric sexo idade       atend  ...  plano vl_unit  vl_ref  qtde
0   14993    M     -  06/12/2017  ...   1077  210.00  202.01     1
1   10258    M    27  14/03/2016  ...   1145  492.99  316.02     1

[2 rows x 10 columns]

>>> print('''Faixa etária Masculina: {} até {}'''.format(min(Masculino['idade']),max(Masculino['idade'])))

Faixa etária Masculina: - até 27

As I said in the comments, it must be something with your data.

Take the proof of the nine with the command below

>>> contas.loc[contas['idade'] == '-']

   matric sexo idade       atend  ...  plano vl_unit  vl_ref  qtde
0   14993    M     -  06/12/2017  ...   1077   210.0  202.01     1

[1 rows x 10 columns]

or

>>> contas.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2 entries, 0 to 1
Data columns (total 10 columns):
 #   Column   Non-Null Count  Dtype
---  ------   --------------  -----
 0   matric   2 non-null      int64
 1   sexo     2 non-null      object
 2   idade    2 non-null      object    <--- Veja que foi identificado como object e não como int64 como era de se esperar.
 3   atend    2 non-null      object
 4   tuss     2 non-null      int64
 5   servico  2 non-null      object
 6   plano    2 non-null      int64
 7   vl_unit  2 non-null      float64
 8   vl_ref   2 non-null      float64
 9   qtde     2 non-null      int64
dtypes: float64(2), int64(4), object(4)
memory usage: 288.0+ bytes