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Dados das plantas #2

import pandas as pd

# Dados das plantas
dados = {
    'Especie': ['Mangifera indica', 'Eucalyptus globulus', 'Pinus elliottii', 'Anacardium occidentale',
                'Coffea arabica', 'Hevea brasiliensis', 'Carica papaya', 'Theobroma cacao',
                'Cocos nucifera', 'Bertholletia excelsa'],
    'Regiao': ['Norte', 'Sul', 'Leste', 'Norte', 'Sul', 'Oeste', 'Leste', 'Norte', 'Oeste', 'Norte'],
    'AlturaMedia': [15, 30, 25, 12, 3, 20, 5, 10, 18, 40]
}

# DataFrame
df_plantas = pd.DataFrame(dados)
df_plantas_altas = df_plantas[df_plantas['AlturaMedia'] > 15]
df_plantas_baixas = df_plantas[df_plantas['AlturaMedia'] <= 15]
soma_plantas_altas = df_plantas_altas['AlturaMedia'].sum()
soma_plantas_baixas = df_plantas_baixas['AlturaMedia'].sum()

# Resultados
print(f'Grupo: Plantas Baixas: \nA soma das Alturas Médias: {soma_plantas_baixas} m')
print('-' * 25)
print(f'Grupo: Plantas Altas: \nA soma das Alturas Médias: {soma_plantas_altas} m')
print('-' * 25)

1 resposta

Oi, Marcelo! Como vai?

Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.

Seu código ficou bem organizado, e a separação entre plantas altas e plantas baixas ajuda bastante na leitura dos dados. A utilização do pandas está correta e facilita muito esse tipo de análise!

Uma dica interessante para o futuro é utilizar o método groupby() para agrupar e somar as alturas por região, por exemplo:


soma_por_regiao = df_plantas.groupby('Regiao')['AlturaMedia'].sum()
print(soma_por_regiao)

Esse comando usa groupby para somar as alturas médias por regiao. Pode ser útil caso queira explorar padrões geográficos nos dados.

Qualquer dúvida que surgir, compartilhe no fórum.

Abraços e bons estudos!

Alura

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