desafios aula 2 de Pandas: Análise exploratória de dados

Desafio 1
Calcular a média de quartos por apartamento

df["Quartos"].mean()

2) Conferir quantos bairros únicos existem na nossa base de dados;

len(df["Bairro"].unique())

3) Analisar quais bairros possuem a média de valor de aluguel mais elevadas;

df.groupby('Bairro')[['Valor']].mean().sort_values('Valor', ascending=False)

4) Criar um gráfico de barras horizontais que apresente os 5 bairros com as médias de valores de aluguel mais elevadas.

df_bairros = df.groupby('Bairro')[['Valor']].mean().sort_values('Valor', ascending=False).head()

df_bairros.plot(kind='barh', figsize=(14,10), color='red');

Oi, Matheus! Como vai?
Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.

Você aplicou bem as funções do Pandas para realizar a análise exploratória, organizando o raciocínio em etapas claras!

Uma dica interessante para o futuro é utilizar o método nlargest() quando quiser selecionar os maiores valores sem precisar ordenar toda a tabela. Veja como ficaria:


df.groupby('Bairro')['Valor'].mean().nlargest(5)

Esse código retorna apenas os 5 maiores valores médios de aluguel de forma direta, economizando tempo e processamento.

Qualquer dúvida que surgir, compartilhe no fórum. Abraços e bons estudos!

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