Desafio hora da prática

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Encontre os valores únicos das colunas "Nível 1 - Setor" e "Estado" para identificar as atividades econômicas presentes na 
base de dados e se todos os Estados do Brasil estão presentes no DataFrame.
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#verificando os dados
emissoes_gases.head()

#verificando os valores únicos da coluna Nível 1 - Setor
print(emissoes_gases['Nível 1 - Setor'].unique())

#verificando os valores únicos da coluna Estado
print(emissoes_gases['Estado'].unique())

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Filtre o DataFrame somente com os dados dos Estados da região Sul do Brasil.

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#estados da região sul
regiao_sul = ['SC', 'PR', 'RS']

#filtrando os dados conforme os estados da região sul
emissoes_gases[emissoes_gases['Estado'].isin(regiao_sul)]

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Filtre o DataFrame para exibir apenas os registros em que o campo "Nível 1 - Setor" seja igual a "Mudança de Uso 
da Terra e Floresta" e o campo "Estado" seja igual a "AM" (sigla para o Estado do Amazonas).
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emissoes_gases[(emissoes_gases['Nível 1 - Setor'] == 'Mudança de Uso da Terra e Floresta') & (emissoes_gases['Estado'] == 'AM')]

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Encontre o valor máximo de emissão do ano de 2021 para os dados de "Agropecuária" no Estado do Pará.
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print(f'{emissoes_gases.loc[(emissoes_gases['Nível 1 - Setor'] == 'Agropecuária') & (emissoes_gases['Estado'] == 'PA'), 2021].max():.2f}')

Olá, Vinicius! Como vai?

Parabéns pela resolução da atividade!

Observei que você explorou o uso de filtros para selecionar regiões específicas, utilizou muito bem a combinação de condições para refinar os dados e ainda compreendeu a importância de aplicar funções estatísticas para extrair informações relevantes.

Uma dica interessante para o futuro é utilizar o método groupby para agregar dados por Estado ou Setor. Assim:

emissoes_gases.groupby(['Estado','Nível 1 - Setor'])[2021].sum()

Isso facilita a análise comparativa entre diferentes grupos.

Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.

Abraço e bons estudos!

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

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