Entendo que a alteração da contagem no label "1 e 2 quartos" tenha sido alterada devido à inclusão dos imóveis com 0 quartos, mas não entendi o porquê dos imóveis com zero quatros entrarem nesta faixa, pois previamente no vídeo (3:58) é informado que o zero não entraria durante a explicação do out.
(0, 2] 11074
(2, 4] 8094
(4, 6] 470
(6, 100] 36
Olá Marcelo tudo bem com você??
Conforme explicado, no resultado, e visualizado na transcrição:
"O caractere ( significa que o intervalo é aberto. Já [, significa que o intervalo é fechado. Então, já temos a frequência, mas podemos modificá-la criando um labels, passando a lista que desejamos organizar"
labels = ['1 e 2 quartos', '3 e 4 quartos', '5 e 6 quartos', '7 quartos ou mais' ]Após o tratamento da informação, esses intervalos citados acima, serão expostos de maneira mais clara para a análise:
quartos = pd.cut(dados.Quartos, classes, labels = labels)
pd.value_counts(quartos)
1 e 2 quartos 11074
3 e 4 quartos 8094
5 e 6 quartos 470
7 quartos ou mais 36
Name: Quartos, dtype: int64Finalizando com uma percepção de que mesmo após o tratamento, existem informações "mascaradas"
Para isso é usado:
quartos = pd.cut(dados.Quartos, classes, labels = labels, include_lowest = True)Mostrando que existem imóveis com 0 quartos, então precisaremos tratar melhor a base. Pois a informação através da quantidade de quartos, seja 0 ou 7 ela consta no nosso Dataset desde o início e a forma como será visualizado e optaremos tratar esses dados vai variar do que buscamos de resposta para nossa análise.
Ficou mais claro? Se a sua dúvida ainda permanecer é só voltar aqui!