Crie um gráfico de colunas que represente o faturamento por região da Zoop, utilizando um DataFrame chamado "df". O DataFrame "df" contém as colunas "regiao" (região do cliente), "precounitario" (preço por unidade), "quantidade" (quantidade vendida) e "frete" (valor total do frete). O faturamento de cada região deve ser calculado pela fórmula: Faturamento = (precounitario quantidade) + frete. Utilize bibliotecas de visualização de dados do Python para gerar o gráfico.
# 1. Criar coluna com faturamento por compra
df['faturamento'] = (df['preco_unitario'] * df['quantidade']) + df['frete']
# 2. Agrupar por região e somar o faturamento
faturamento_por_regiao = df.groupby('regiao')['faturamento'].sum().reset_index()
# 3. Ordenar do maior para o menor (opcional, para visual mais claro)
faturamento_por_regiao = faturamento_por_regiao.sort_values(by='faturamento', ascending=False)
# 4. Criar o gráfico
plt.figure(figsize=(8, 5))
sns.barplot(data=faturamento_por_regiao, x='regiao', y='faturamento', hue='regiao', legend=False, palette='viridis')
# 5. Ajustes estéticos
plt.title('Faturamento por Região')
plt.xlabel('Região')
plt.ylabel('Faturamento Total (R$)')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
Temos um DataFrame chamado "df" e queremos criar um gráfico de colunas empilhadas que mostre a quantidade de pessoas por sexo biológico nos estados de "São Paulo" e "Rio de Janeiro". No DataFrame "df", temos as colunas "uf", que representa a unidade federativa (estado) do(a) cliente, e "sexobiologico", que indica o sexo biológico do(a) cliente. O objetivo é gerar uma visualização que apresente a quantidade de pessoas agrupadas por sexo biológico nos estados mencionados. Utilize bibliotecas de visualização de dados do Python para criar essa visualização.
# 1. Filtrar os dados apenas para os estados desejados
df_filtrado = df[df['uf'].isin(['São Paulo', 'Rio de Janeiro'])]
# 2. Agrupar e contar por estado e sexo
contagem = df_filtrado.groupby(['uf', 'sexo_biologico']).size().reset_index(name='quantidade')
# 3. Pivotar a tabela para o formato necessário ao gráfico empilhado
contagem_pivot = contagem.pivot(index='uf', columns='sexo_biologico', values='quantidade').fillna(0)
# 4. Criar o gráfico de colunas empilhadas
contagem_pivot.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(8, 6), colormap='Set2')
# 5. Ajustes visuais
plt.title('Quantidade de Pessoas por Sexo Biológico em SP e RJ')
plt.xlabel('Estado')
plt.ylabel('Quantidade de Pessoas')
plt.xticks(rotation=0)
plt.legend(title='Sexo Biológico')
plt.tight_layout()
plt.show()
