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[Projeto] Atividade

Referente ao curso Pandas: selecionando e agrupando dados, no capítulo Agrupamentos multi-index e atividade Desafio: hora da prática

por Mateus Yasuo Izumi do Nascimento
| 54.2k xp | 90 posts
#Agrupando as colunas 'Estado' e 'Nivel 1 -Setor'
emissoes_estado_nive1 = emissoes_por_ano.groupby(['Estado', 'Nível 1 - Setor'])[['Emissão']].sum()
emissoes_estado_nive1

#Dados de Energia
emissoes_estado_nive1.xs('Energia', level = 1)

#Encontrando Atividade de Valor maximo 
maximo_minas = emissoes_estado_nive1.loc['MG','Emissão'].idxmax()
print(f'A atividade com maior emissão em Minas Gerais é: {maximo_minas}')

#Encontrar o valor maximo para cada estado
emissoes_estado_nive1.groupby(level = 0)['Emissão'].idxmax()

#Estado com a emissão maxima para cada atividade
emissoes_estados_setor = emissoes_por_ano.groupby(['Estado', 'Nível 1 - Setor'])[['Emissão']].sum()
emissoes_estados_setor.groupby(level = 1).idxmax()
1 resposta
por Daniel Nogueira
| 938.1k xp | 1820 posts
Alura Scuba Team Analista de Suporte Educacional

Bom dia, Mateus! Como está?

Incrível! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.

Notei que você utilizou o groupby() para consolidar os dados por estado e setor, aplicou de forma eficaz o xs() para acessar informações específicas e compreendeu a importância do idxmax() para identificar categorias com maior emissão dentro dos grupos.

Um próximo passo interessante seria explorar o uso do unstack() para transformar o MultiIndex em colunas, facilitando a visualização em tabela. Veja o exemplo:

emissoes_estado_nive1.unstack()

Resultado: Transforma os setores em colunas para cada estado.

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