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resposta

Criando um gráfico para analisar uma série temporal

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/contagem_bicicletas.csv'
df = pd.read_csv(url)
df.head()

df['data_hora'] = pd.to_datetime(df['data_hora'])
df['Data'] = df['data_hora'].dt.date
df_bike = df.groupby('Data')['contagem'].sum().reset_index()
df_bike


fig, ax = plt.subplots(figsize = (10,8))

ax = sns.lineplot(data = df_bike, x = 'Data', y = 'contagem')
ax.set_title('Quantidade de bicicletas compartilhadas em Londres', fontsize = 16)
ax.set_xlabel('Data', fontsize = 12)
ax.set_ylabel('Quantidade Compartilhada', fontsize = 12)

plt.tight_layout()
plt.show()

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1 resposta

E aí, Márcia! Tudo bem?

Parabéns! Mantenha o ritmo nos exercícios e continue compartilhando na nossa comunidade.

Percebi que você aplicou muito bem o seaborn.lineplot() para criar uma visualização da variação de contagem de bicicletas ao longo do tempo e ainda entendeu a relevância de converter strings para datetime com pd.to_datetime() para manipulação temporal.

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

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