RESPOSTA CORRETA:
sexo = alunos.groupby('Sexo')
sexo = pd.DataFrame(sexo['Notas'].mean().round(2))
sexo.columns = ['Notas Médias']
sexo
Olá, alguém poderia me explicar pq ele criou um DataFrame? Não entendi essa parte da segunda linha do código.
RESPOSTA CORRETA:
sexo = alunos.groupby('Sexo')
sexo = pd.DataFrame(sexo['Notas'].mean().round(2))
sexo.columns = ['Notas Médias']
sexo
Olá, alguém poderia me explicar pq ele criou um DataFrame? Não entendi essa parte da segunda linha do código.
Olá Nairim, tudo bem com você?
Peço desculpas pela demora em obter um retorno.
A criação de um DataFrame na segunda linha do código é feita para transformar os resultados obtidos com a operação groupby em um formato tabela, que é mais fácil de manipular e visualizar.
No primeiro passo, alunos.groupby('Sexo'), o código está agrupando o DataFrame de alunos por 'Sexo'. Isso significa que ele está criando grupos separados para cada sexo distinto encontrado na coluna 'Sexo' do DataFrame alunos.
O próximo passo, sexo['Notas'].mean().round(2), está calculando a média das "Notas" para cada um desses grupos e arredondando o resultado para duas casas decimais (.round(2)).
No entanto, o resultado dessa operação é uma Series do Pandas, que é essencialmente uma coluna única. Para transformar essa Series em um DataFrame (que pode ter várias colunas), usamos pd.DataFrame(). Isso facilita a manipulação posterior dos dados, como a renomeação da coluna para 'Notas Médias' na linha seguinte (sexo.columns = ['Notas Médias']). Obtendo assim o seguinte resultado:
Notas Médias
Sexo
F 5.82
M 7.12
Espero ter ajudado. Continue mergulhando em conhecimento e não hesite em voltar ao fórum para continuar aprendendo e interagindo com a comunidade.
Em caso de dúvidas estou à disposição.
Abraços e bons estudos!