Olá, Marcelo. Como vai?
Mais uma entrega de altíssimo nível para a comunidade do fórum! Você resolveu com maestria os quatro desafios propostos para a análise exploratória. O uso correto de agrupamentos com .groupby(), contagens de valores únicos e a manipulação dos métodos do Pandas mostram que você está assimilando o conteúdo com uma base técnica muito sólida.
O seu código está excelente e atinge perfeitamente os objetivos do exercício. Para enriquecer o seu post no fórum e trazer alguns insights sobre otimização de código e boas práticas visuais no Pandas, analisei detalhadamente cada um dos seus desafios:
Análise das suas Soluções
Desafio 1 e 2: Precisão Técnica
- No Desafio 1, usar o
numeric_only=True dentro do cálculo da média é uma excelente prática para evitar quebras em versões futuras da biblioteca. - No Desafio 2, você foi além e mostrou três formas complementares de olhar para o problema: listar os nomes com
.unique(), ver o tamanho do array com .shape e obter o número exato diretamente com .nunique(). Essa versatilidade com os dados é excelente!
Desafio 3 e 4: Otimização de Código
No Desafio 3, reparei que você usou a variável dados em vez de df:
df_bairros_media_elevada = dados.groupby('Bairro')[['Valor']].mean().sort_values('Valor')
Como o seu DataFrame principal se chama df nos outros blocos, certifique-se de que a variável dados foi definida anteriormente para não gerar um erro de NameError caso alguém tente replicar o seu código sequencialmente.
No Desafio 4, você teve uma sacada ótima: usou o .tail(5) para pegar as 5 maiores médias, já que a sua lista estava ordenada de forma crescente.
Contudo, repare que logo na sequência você realizou um novo agrupamento desnecessário:
# Esse passo abaixo repete o agrupamento que você já tinha feito no Desafio 3
df_bairros = top_5.groupby("Bairro")[["Valor"]].mean().sort_values("Valor")
Como a variável top_5 já nasceu grifada, agrupada e calculada a partir do DataFrame df_bairros_media_elevada, você pode fazer o plot diretamente a partir dela, economizando processamento da máquina.
O Código Mais Limpo e Direto
Veja como as etapas 3 e 4 podem ser unificadas de forma limpa e elegante, mantendo exatamente o mesmo gráfico roxo que você planejou:
# 1. Agrupa por Bairro, calcula a média do Valor e ordena do MAIOR para o MENOR
df_bairros_media_elevada = df.groupby('Bairro')[['Valor']].mean().sort_values('Valor', ascending=False)
# 2. Captura os 5 primeiros usando .head() (como ordenamos decrescente, os maiores estão no topo)
top_5 = df_bairros_media_elevada.head(5)
# 3. Plota o gráfico direto, sem necessidade de re-agrupar
top_5.plot(kind='bar', figsize=(14, 10), color='purple', edgecolor='black',
xlabel='Bairros', ylabel='Média do Valor de Aluguel', legend=False);
Detalhe de Acabamento Visual:
No código acima, adicionei o parâmetro legend=False. Como o seu gráfico analisa apenas uma variável univariada (Média do Valor), a legenda que o Pandas gera automaticamente fica redundante e polui o layout. Retirá-la deixa o visual do seu dashboard muito mais profissional.
Parabéns pelo empenho contínuo em postar soluções limpas e bem pensadas aqui na comunidade! Você está evoluindo muito rápido na trilha de Data Science.
Espero que possa ter lhe ajudado!
