Solucionado
emissoes_estados = emissoes_por_ano.pivot_table(values = 'Emissão', index = 'Estado', columns = 'Nível 1 - Setor', aggfunc = 'sum')
emissoes_estados
emissoes_estados['Energia']
emissoes_estados.loc['MG'].idxmax()
emissoes_estados.idxmax(axis=1)
emissoes_estados.idxmax(axis=0)
Eu fiz de uma forma alternativa.
Olá, William!
Excelente trabalho! É ótimo ver que você explorou uma forma alternativa de resolver o desafio.
A sua abordagem usando o método .idxmax() é muito eficiente e demonstra um bom domínio sobre a biblioteca Pandas. É uma forma mais direta de encontrar os índices dos maiores valores, seja por linha (axis=1) ou por coluna (axis=0).
Essa proatividade em buscar soluções diferentes e entender o funcionamento de cada método é fundamental para se tornar um bom cientista de dados. O Pandas, em particular, oferece muitas maneiras de manipular e analisar dados, e o seu código é um ótimo exemplo disso.
Parabéns pelo seu empenho e pela solução elegante!