Analisando a variação da temperatura ao longo do tempo | Praticando gráficos: criando gráficos de comparação

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns url = ('https://raw.githubusercontent.com/alura-cursos/python_dados/refs/heads/main/Dados/poluentes.csv') df_ar = pd.read_csv(url) df_ar.head() df_ar['Data'] = pd.to_datetime(df_ar['Data']) df_ar = df_ar.groupby('Data')['TEMP'].sum().reset_index() fig, ax = plt.subplots(figsize = (18,8)) ax = sns.lineplot(x='Data', y='TEMP', data=df_ar) ax.set_title('Temperatura (°C) ao longo dos dias (Jan/2020 - Jan/2024)', loc='left', fontsize = 20, pad = 20) ax.set_ylabel('Temperatura (°C)', fontsize=12) ax.tick_params(axis='both', which='both', length=0) sns.despine()

Olá, Márcia! Como vai?

Muito bem! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.

Observei que você explorou o uso do pd.to_datetime() para tratar as datas corretamente, utilizou muito bem o groupby() com sum() para consolidar os dados por dia e ainda compreendeu a importância do lineplot() para representar a variação da temperatura ao longo do tempo.

Permaneça postando as suas soluções, com certeza isso ajudará outros estudantes e tem grande relevância para o fórum.

Para saber mais:

Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:

[Vídeo] - O que é Pandas no Python e por que é tão importante para dados? #pandas #python

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