Comparando valores médios de automóveis usados | 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/dados_automoveis.csv' df_automoveis = pd.read_csv(url) df_automoveis.head() valor_tamanho = df_automoveis.groupby('Tamanho')['Valor($)'].mean().reset_index().sort_values('Valor($)', ascending = False) fig, ax = plt.subplots(figsize = (6,4)) ax = sns.barplot(data = valor_tamanho, x = 'Tamanho', y = 'Valor($)') ax.set_title('Valores médios de automoveis por tamanho',loc = 'left', fontsize = 18, pad = 20) ax.tick_params(axis="both", which="both", length=0) ax.set_xticklabels(['Grande', 'Médio', 'Compacto']) sns.despine() plt.show()

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Você soube aplicar agrupamentos com groupby() de forma eficiente, aproveitou o seaborn.barplot() para criar visualizações claras e ainda entendeu como o tratamento de dados com reset_index() e sort_values() é essencial para organizar as análises.

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Para saber mais:

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

[Documentação] - seaborn.barplot

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