1 - Para calcular a média de quartos, podemos selecionar a coluna de interesse e aplicar o método mean():
df['Quartos'].mean()
2 - Uma forma de conferir quantos bairros únicos existem na base de dados, seria utilizando o método unique(), que vai nos retornar uma lista com os bairros únicos. E logo em seguida utilizar a função len, para contar quantos elementos existem nessa lista:
len(df['Bairro'].unique())
Além disso, também podemos utilizar um método do próprio Pandas que já faz a contagem de elementos únicos de uma coluna específica de forma direta. Esse método é o nunique():
df['Bairro'].nunique()
3 - Para analisar quais bairros possuem a média de valor de aluguel mais elevada, nós podemos:
agrupar nossa base de dados de acordo com a coluna Bairro;
aplicar o método mean;
colocar o resultado em um DataFrame e ordená-lo.
df.groupby('Bairro')[['Valor']].mean().sort_values('Valor', ascending=False)
O parâmetro ascending=False é usado na função sort_values() para ordenar os valores em ordem decrescente (do maior para o menor).
4 - Como nós queremos criar um gráfico com apenas os 5 bairros que possuem a média de aluguel mais elevada, nós podemos utilizar o .head() para selecionar as 5 primeiras linhas do DataFrame que criamos no desafio 3 e salvar isso em uma variável:
df_bairros = df.groupby('Bairro')[['Valor']].mean().sort_values('Valor', ascending=False).head()
Em seguida, podemos criar o gráfico:
df_bairros.plot(kind='barh', figsize=(14,10), color='blue');
