Desafio: hora da prática | Data Visualization: estilização de tabelas com Python

pedidos_por_pais = df.groupby(['pais'])['numero_pedido'].count().nlargest(10).copy() pedidos_por_pais = pedidos_por_pais.reset_index() pedidos_por_pais['Posição'] = pedidos_por_pais.index + 1 pedidos_por_pais.set_index('Posição', inplace = True) pedidos_por_pais.columns = ['País', 'Produtos por pedidos'] pedidos_por_pais

Oi, John! Como vai?

Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.

Percebi que você organizou muito bem os dados ao usar groupby, count e nlargest. Ficou claro como você estruturou a tabela final, criando a coluna de posição e renomeando tudo de forma limpa.

Uma dica interessante para o futuro é experimentar o metodo sort_values para ordenar antes de exibir, caso precise customizar mais a saída.
Veja este exemplo simples em HTML:


import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"pais": ["BR","BR","US","MX"], "numero_pedido":[1,2,3,4]})
df = df.sort_values("numero_pedido", ascending=False)
print(df)

Esse código ordena os pedidos do maior para o menor antes de exibir.

Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!