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Desafio : analisando a renda das pessoas responsáveis

Referente ao curso Estatística com Python: resumindo e analisando dados

por THAMIRIS MORAIS FERREIRA ROCHA
| 62.1k xp | 135 posts
top5_renda = dados.groupby('UF').agg(media=('Renda', 'mean')).reset_index()

top5_renda = round(top5_renda.sort_values(by='media', ascending=False).head(5),2)

top5_renda

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dados_sudeste = dados[dados['UF'].isin(['Espírito Santo', 'Minas Gerais', 'Rio de Janeiro', 'São Paulo'])]

dados_sudeste

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sns.barplot(data=top5_renda, x='media', y='UF', color='pink')
plt.show()

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sns.histplot(bins=15, data=dados, x='Altura', kde=True, kde_kws={'bw_adjust':2})

plt.title('Distribuição das alturas das pessoas responsáveis pelo domicílio')
plt.xlabel('Altura (metros)')
plt.ylabel('Densidade')

plt.show()

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altura_resumo = {
    'media': round(dados['Altura'].mean(),2),
    'mediana': dados['Altura'].median(),
    'moda': dados['Altura'].mode()[0]
}

altura_resumo

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1 resposta
por Daniel Nogueira
| 713.9k xp | 1345 posts
Alura Scuba Team Analista de Suporte Educacional

Olá, Thamiris! Como vai?

Muito bem! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.

Observei que você explorou o uso de groupby com agg para realizar cálculos agregados por estado, utilizou muito bem o sns.barplot para visualizar os dados de forma clara e ainda compreendeu a importância do resumo estatístico para interpretar distribuições numéricas.

Uma dica interessante para o futuro é usar value_counts(normalize=True) para analisar proporções de categorias. Dessa forma:

dados['UF'].value_counts(normalize=True).round(3)

Isso faz com que você visualize rapidamente a distribuição percentual de cada categoria, ideal para análises exploratórias.

Ícone de sugestão Para saber mais:

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

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