ERRO NO CÓDIGO | Python Pandas: tratando e analisando dados

--------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance) 3079 try: -> 3080 return self._engine.get_loc(casted_key) 3081 except KeyError as err: pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() KeyError: 'Apartamento' The above exception was the direct cause of the following exception: KeyError Traceback (most recent call last) <ipython-input-62-2a916f9468ad> in <module> ----> 1 limite_superior['Apartamento'] C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __getitem__(self, key) 3022 if self.columns.nlevels > 1: 3023 return self._getitem_multilevel(key) -> 3024 indexer = self.columns.get_loc(key) 3025 if is_integer(indexer): 3026 indexer = [indexer] C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance) 3080 return self._engine.get_loc(casted_key) 3081 except KeyError as err: -> 3082 raise KeyError(key) from err 3083 3084 if tolerance is not None: KeyError: 'Apartamento'

dados_new = pd.DataFrame() for tipo in grupo_tipo.groups.keys(): eh_tipo = dados['Tipo'] == tipo eh_dentro_limite = (dados['Valor'] >= limite_inferior[tipo]) & (dados['Valor'] <= limite_superior[tipo]) selecao = eh_tipo & eh_dentro_limite dados_selecao = dados[selecao] dados_new = pd.concat([dados_new, dados_selecao])

Olá, Adolfo. Tudo bem?

Peço desculpas pela demora em responder.

Tentando repetir os passos realizados na aula até chegar no seu código, resolvi ler o csv novamente, com a seguinte linha de código:

dados = pd.read_csv('dados/aluguel_residencial.csv', sep = ';')
print(dados.head())

Saída resultante:

	Tipo	Bairro	Quartos	Suites	Area	Valor	Condominio	IPTU	Valor m2	Tipo Agregado
0	Quitinete	Copacabana	1	0	40	1700	500	60	42.5	Apartamento
1	Casa	Jardim Botânico	2	1	100	7000	0	0	70	Casa
2	Apartamento	Centro	1	0	15	800	390	20	53.33	Apartamento
3	Apartamento	Higienópolis	1	0	48	800	230	0	16.67	Apartamento
4	Apartamento	Cachambi	2	0	50	1300	301	17	26	Apartamento

Agora que temos os dados, vou criar o grupo dos tipo de valores, com a seguinte linha de código:

grupo_tipo = dados.groupby('Tipo')['Valor']

A partir disso, podemos dividir os quantis do grupo de tipo e extrair os limites inferiores e superiores, dessa forma:

Q1 = grupo_tipo.quantile(.25)
Q3 = grupo_tipo.quantile(.75)
IIQ = Q3 - Q1
limite_inferior = Q1 - 1.5 * IIQ
limite_superior = Q3 + 1.5 * IIQ

Podemos ver que no limite_superior utilizando o seguinte código:

print(limite_superior)

Resultado:

Tipo	Valor
Apartamento	9950
Casa	22850
Casa de Condomínio	32125
Casa de Vila	3375
Quitinete	2400

Por fim, para exibirmos o limite superior somente do Apartamento, podemos executar o mesmo código que você executou:

limite_superior['Apartamento']

Agora, teremos o resultado esperado:

9950.0

Você pode seguir estes mesmos passos.

Espero ter ajudado, Adolfo. Qualquer dúvida, estou à disposição. Bons estudos =)

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