#Desafio 1
print(f'Média de quartos por apartamento: {df.Quartos.mean():.2f}')
#Desafio 2
df.Bairro.describe() #existem 149 bairros únicos
#Desafio 3
#os 10 bairros com as médias de aluguel mais elevadas
df.groupby('Bairro')['Valor'].mean().sort_values(ascending=False).head(10)
#Desafio 4
df.groupby('Bairro')['Valor'].mean().sort_values(ascending=False).head(5).plot(kind = 'bar', ylabel = 'Valor médio de aluguel')
Oi, Vinicius! Como vai?
Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.
Você utilizou bem os métodos do pandas, principalmente o uso de groupby, mean e sort_values para analisar os valores de aluguel por bairro, além da visualização com gráfico de barras, que ajuda bastante na interpretação dos dados.
Uma dica interessante para o futuro e usar o metodo reset_index() após o groupby, pois isso facilita reutilizar o resultado em outras análises ou visualizações. Veja este exemplo:
media_bairros = df.groupby('Bairro')['Valor'].mean().reset_index()
print(media_bairros.head())
Esse código agrupa os dados por bairro, calcula a média do valor e transforma o resultado em um novo DataFrame com índice numérico.
Qualquer dúvida que surgir, compartilhe no fórum. Abraços e bons estudos!
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