import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
tmdb = pd.read_csv('tmdb_5000_movies.csv')
total_por_linguas = tmdb['original_language'].value_counts()
dados_totais = total_por_linguas.to_frame().reset_index()
dados_totais.columns = ['original_language', 'total']
selecao = dados_totais['original_language'].isin(['en'])
dados_resto = dados_totais[~selecao]
plt.figure(figsize = (10, 4.8))
sns.barplot(data=dados_resto, x='original_language', y='total')
Oi, Rodrigo! Tudo bem?
Desculpa a demora em te trazer um retorno.
Bem, para essa aplicação, a questão de ter um código mais pesado/lento ou mais leve/rápido vai muito do seu próprio gosto. O gráfico fica bem bacana se ir por seu caminho, acredito que fica mais interessante de aprender e abstrair o conhecimento, além de ser uma prática bem interessante de criatividade e programação.
Então, quanto aos dados utilizados no curso, é bem tranquilo você buscar por um método que possa demorar um pouco mais e deixar a apresentação mais refinada, só basta ter atenção no caso onde são muitos dados, que tornam o tempo de processamento da máquina bem desinteressante.
Bons estudos!