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[Projeto] Desafio 02

#Desafio 1
#Agupando de acordo com a coluna "Nível 1 - Setor"
#visualizando dicionario com as chaves formadas e a lista de indices para esses grupos
emissao_por_ano.groupby('Nível 1 - Setor').groups

#desafio 2
#agrupar dados com base na coluna "Nível 1 - Setor"
#localizar os dados do grupo "Agropecuária".

emissao_por_ano.groupby('Nível 1 - Setor').get_group('Agropecuária')
#desafio 03
#agrupamento de dados com base na coluna "Nível 1 - Setor"
#identificar a média de emissão de cada setor no ano de 2021

emissao_2021 = (emissao_por_ano[emissao_por_ano['Ano'] == 2021].groupby('Nível 1 - Setor').mean(numeric_only=True).sort_values('Emissão', ascending = False))
emissao_2021

#Desafio 04
# agrupamento de dados com base na coluna "Nível 1 - Setor" 
#identificar a soma de emissão de cada setor. Ordene os dados da maior para menor emissão.

Total_emissao = emissao_por_ano.groupby('Nível 1 - Setor').sum(numeric_only= True).sort_values('Emissão', ascending= False)
Total_emissao
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Olá, Bruno! Como vai?

Parabéns pela resolução da atividade!

Observei que você explorou o uso do groupby para organizar os dados por setor com pandas no Python, utilizou muito bem o get_group para acessar informações específicas e ainda compreendeu a importância das funções de agregação para calcular médias e totais de forma estruturada.

Continue postando as suas soluções, com certeza isso ajudará outros estudantes e tem grande relevância para o fórum.

Uma dica interessante para o futuro é aplicar o método agg para calcular múltiplas métricas de uma só vez. Assim:

emissao_por_ano.groupby('Nível 1 - Setor')['Emissão'].agg(['sum', 'mean', 'max']).sort_values('sum', ascending=False)

Isso faz com que você obtenha a soma, a média e o valor máximo de emissão por setor em uma única linha de código. Tornando a análise mais completa e eficiente.

Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.

Abraço e bons estudos!

AluraConte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!