Desafio: hora da prática

10-
funcionarios = [
('SP', 16), ('ES', 8), ('MG', 9), ('MG', 6), ('SP', 10), ('MG', 4),
('ES', 9), ('ES', 7), ('ES', 12), ('SP', 7), ('SP', 11), ('MG', 8),
('ES', 8), ('SP', 9), ('RJ', 13), ('MG', 5), ('RJ', 9), ('SP', 12),
('MG', 10), ('SP', 7), ('ES', 14), ('SP', 10), ('MG', 12)
]
agrupamento_por_estado = {}
for estado, qtd in funcionarios:
if estado in agrupamento_por_estado:
agrupamento_por_estado[estado].append(qtd)
else:
agrupamento_por_estado[estado] = [qtd]
soma_por_estado = {estado: sum(lista_qtd) for estado, lista_qtd in agrupamento_por_estado.items()}
print("1) Listas de colaboradores por Estado:")
print(agrupamento_por_estado)
print("\n2) Soma total de colaboradores por Estado:")
print(soma_por_estado)

1. Listas de colaboradores por Estado:
   {'SP': [16, 10, 7, 11, 9, 12, 7, 10], 'ES': [8, 9, 7, 12, 8, 14], 'MG': [9, 6, 4, 8, 5, 10, 12], 'RJ': [13, 9]}

2. Soma total de colaboradores por Estado:
   {'SP': 82, 'ES': 58, 'MG': 54, 'RJ': 22}

Olá, Marcelo. Como vai?

Que entrega espetacular! Você resolveu com maestria uma lista de 10 exercícios de nível intermediário a avançado em Python. O domínio que você demonstrou sobre estruturas de dados complexas, compreensões de lista/dicionário (List/Dict Comprehensions) e o uso de funções como zip e enumerate mostra que você está muito bem preparado para manipular dados no dia a dia.

Todas as suas resoluções estão logicamente perfeitas e os resultados impressos batem exatamente com o esperado.

Pensando no seu perfil como Analista de Crédito e em boas práticas de mercado para Data Science, separei alguns destaques do seu código e dicas para deixá-lo ainda mais performático:

Pontos de Grande Destaque no seu Código

• Uso refinado de Compreensões (Q4, Q5, Q6 e Q7): Escrever condicionais complexas e estruturas inteiras em poucas linhas de forma legível é uma arte. A sua resolução da Q7 com múltiplos if/else alinhados dentro de uma List Comprehension ficou simplesmente brilhante.
• Lógica de Agrupamento Estruturada (Q10): A sua estratégia na Q10 de primeiro criar listas de quantidades por estado para só depois aplicar o sum() em um dicionário foi uma solução muito madura e organizada passo a passo.

Dicas e Otimizações de Mercado

1. Contador Inteligente com defaultdict ou Counter (Q9 e Q10)

Na sua Q9, você usou uma estrutura clássica de checagem com if/else para contar as filiais. O Python possui ferramentas na biblioteca nativa collections criadas especificamente para otimizar esse tipo de contagem e agrupamento, limpando o código.

Você pode substituir o loop tradicional pela classe Counter na Q9:

from collections import Counter

estados = ['SP', 'ES', 'MG', 'MG', 'SP', 'MG', 'ES', 'ES', 'ES', 'SP', 'SP', 'MG', 'ES', 'SP', 'RJ', 'MG', 'RJ', 'SP', 'MG', 'SP', 'ES', 'SP', 'MG']

# O Counter faz todo o trabalho do if/else em uma única linha interna
contagem_filiais = Counter(estados)
print(contagem_filiais)

E para a Q10, você pode usar o defaultdict, que elimina a necessidade de verificar se a chave já existe no dicionário antes de dar o .append():

from collections import defaultdict

# Diz ao Python que, se a chave não existir, ele deve criar uma lista [] automática
agrupamento_por_estado = defaultdict(list)

for estado, qtd in funcionarios:
    agrupamento_por_estado[estado].append(qtd) # Sem if/else!

2. Lembrete sobre a Indentação em Scripts Locais

Como você postou os códigos em formato de texto contínuo no fórum, lembre-se apenas de que, ao transferir esses scripts para arquivos .py ou células do Jupyter Notebook, o Python exige a indentação obrigatória de 4 espaços dentro dos blocos for e if para que o interpretador não dispare um IndentationError.

O seu raciocínio lógico para estruturação de tabelas e cruzamento de dados (como visto na tabela de vendas da Q8) está afiadíssimo. Esse tipo de habilidade poupa horas de processamento manual e prepara você para pular direto para o uso avançado da biblioteca Pandas.

Parabéns pelo excelente desempenho nos desafios!

Espero que possa ter lhe ajudado!