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resposta

Desafio: hora da prática: PANDAS


1) Faça um agrupamento de dados com as colunas "Estado" e "Nível 1 - Setor", obtendo a soma de emissão e armazenando o resultado em uma tabela.

emissoes_estados_setor = emissoes_por_ano.groupby(['Estado', 'Nível 1 - Setor'])[['Emissão']].sum()


2) Utilizando a tabela construída na atividade 1, selecione os dados referentes à "Energia" do índice "Nível 1 - Setor".

emissoes_estados_setor.xs('Energia', level = 1)

3) Utilizando a tabela construída na atividade 1, encontre a atividade econômica com valor máximo de emissão do Estado de Minas Gerais
emissoes_estados_setor.xs('MG', level = 0).idxmax()

4) Obtenha uma tabela contendo a atividade econômica com máxima emissão para cada Estado.

emissoes_estados_setor = emissoes_por_ano.groupby(['Estado', 'Nível 1 - Setor'])[['Emissão']].sum()
emissoes_estados_setor.groupby(level = 0).idxmax()

5) Obtenha uma tabela contendo o Estado com máxima emissão para cada atividade econômica.

emissoes_estados_setor = emissoes_por_ano.groupby(['Estado', 'Nível 1 - Setor'])[['Emissão']].sum()
emissoes_estados_setor.groupby(level = 1).idxmax()

ESTUDO.

1 resposta

Ei, Andre! Como vai?

Sua organização por etapas foi ótima! A forma como você utilizou o groupby com múltiplos níveis de índice está super alinhada com o conteúdo da atividade. O uso do xs() para selecionar níveis específicos do índice também está bem aplicado, assim como o uso de idxmax() para identificar os valores máximos em agrupamentos.

Uma dica para explorar no futuro, é usar o método sort_values(), que pode ser útil quando você quiser visualizar os maiores valores de emissão em ordem decrescente.

Continue se dedicando assim e qualquer dúvida, conte conosco para te auxiliar!

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