Desafio 1 Como estão dispostos os valores agregados de serviços por região do Brasil no ano de 2018?
Valores Agregados de Serviços por Região (2018)
Para este desafio, o objetivo é mostrar a composição de um valor total. Como temos poucas categorias (5 regiões), o Gráfico de Rosca ou o Gráfico de Barras Empilhadas são excelentes escolhas.
Exemplo de lógica para o Desafio 1
servicos_2018 = df_pib.query("ano == 2018").groupby("regiao")["va_servicos"].sum()
Gráfico de Rosca
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(servicos_2018, labels=servicos_2018.index, autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.85)
center_circle = plt.Circle((0,0), 0.70, fc='white')
fig.gca().add_artist(center_circle)
plt.title("Distribuição do Valor de Serviços por Região (2018)")
plt.show()
Desafio 2
Qual a participação da Região Norte nos valores agregados da indústria de todo Brasil nos anos de 2010 e 2020? Podemos notar algum comportamento?
Dica: Crie duas visualizações lado a lado para conseguir fazer o paralelo entre elas.
Exemplo de lógica para o Desafio 2
def get_norte_vs_resto(ano):
dados = df_pib.query(f"ano == {ano}")
total_br = dados["va_industria"].sum()
norte = dados.query("regiao == 'Norte'")["va_industria"].sum()
return [norte, total_br - norte]
Plotando lado a lado
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
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