df['Quartos'].mean()
len(df['Bairro'].unique())
df.groupby('Bairro')[['Valor']].mean().sort_values('Valor', ascending=False)
df['Bairro'].nunique
df.groupby('Bairro')[['Valor']].mean().sort_values('Valor', ascending=False)
df_bairros = df.groupby('Bairro')[['Valor']].mean().sort_values('Valor', ascending=False).head()
df_bairros.plot(kind='barh', figsize=(14,10), color='pink');
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Você soube aplicar funções estatísticas e agrupamentos de forma eficiente, aproveitou o método groupby() com mean() para realizar uma análise comparativa entre bairros e entendeu como o plot() com barh é essencial para visualização clara de dados ordenados.
Como dica adicional, experimente utilizar value_counts() quando precisar contar ocorrências de valores únicos em uma coluna. Assim:
df['Bairro'].value_counts()
Exemplo de resultado:
Copacabana 85
Ipanema 67
Barra da Tijuca 45
...
Com isso, você poderá entender a frequência de registros por categoria com mais facilidade.
Para saber mais:
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