- Nessa mesma tabela de cadastro de filiais, há uma coluna com as informações da quantidade de pessoas colaboradoras e o(a) gestor(a) gostaria de ter um agrupamento da soma dessas pessoas para cada estado. As informações contidas na tabela são:
funcionarios = [('SP', 16), ('ES', 8), ('MG', 9), ('MG', 6), ('SP', 10), ('MG', 4), ('ES',9), ('ES', 7), ('ES', 12), ('SP', 7), ('SP', 11), ('MG',8), ('ES',8), ('SP',9), ('RJ', 13), ('MG', 5), ('RJ', 9), ('SP', 12), ('MG', 10), ('SP', 7), ('ES', 14), ('SP', 10), ('MG', 12)]
A partir da lista de tuplas, crie um dicionário em que as chaves são os nomes dos Estados únicos e os valores são as listas com o número de colaboradores(as) referentes ao Estado. Crie também um dicionário em que as chaves são os nomes dos Estados e os valores são a soma de colaboradores(as) por Estado.
Dica: Você pode fazer um passo intermediário para gerar uma lista de listas em que cada uma das listas possui apenas os valores numéricos de funcionários(as) de cada Estado.
funcionarios = [('SP', 16), ('ES', 8), ('MG', 9), ('MG', 6), ('SP', 10), ('MG', 4), ('ES',9), ('ES', 7), ('ES', 12), ('SP', 7), ('SP', 11), ('MG',8), ('ES',8), ('SP',9), ('RJ', 13), ('MG', 5), ('RJ', 9), ('SP', 12), ('MG', 10), ('SP', 7), ('ES', 14), ('SP', 10), ('MG', 12)]
estados_unicos = list(set([tupla[0] for tupla in funcionarios]))
lista_de_listas = []
for estado in estados_unicos:
lista = [tupla[1] for tupla in funcionarios if tupla[0] == estado]
lista_de_listas.append(lista)
print(lista_de_listas)
agrupamento_por_estado = {estados_unicos[i] : lista_de_listas[i] for i in range(len(estados_unicos))}
print(agrupamento_por_estado)
soma_por_estado = {estados_unicos[i] : sum(lista_de_listas[i]) for i in range(len(estados_unicos))}
print(soma_por_estado)
Essa ultima questão fiz com base na correção, pois achei ela muito confusa, foi a que mais tive dificuldade, então copiei para tentar entender com clareza, apesar de ainda estar achando nebulosa. Quem puder me explicar a questão de forma passo a passo para melhor compreenssão ficaria agradecida.