[Projeto] Desafio | Pandas: selecionando e agrupando dados

# Filtre o DataFrame para exibir apenas os registros em que o campo "Nível 1 - Setor" seja igual a "Mudança de Uso da Terra e Floresta" e o campo "Estado" seja igual a "AM" (sigla para o Estado do Amazonas). emissoes_gases[(emissoes_gases['Nível 1 - Setor'] == 'Mudança de Uso da Terra e Floresta') & (emissoes_gases['Estado'] == 'AM')]

# Filtrando valor máximo de emissão do ano de 2021 para os dados de "Agropecuária" no Estado do Pará. emissoes_gases.loc[(emissoes_gases['Nível 1 - Setor'] == 'Agropecuária') & (emissoes_gases['Estado'] == 'PA'), 2021].max()

Bom dia, Mateus! Como está?

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Notei que você utilizou o .unique() para identificar valores distintos nas colunas, aplicou de forma eficaz o .isin() para filtrar múltiplos estados de uma região e compreendeu a importância do filtro condicional para refinar sua análise.

Um próximo passo interessante seria explorar o .query(). Veja o exemplo:

emissoes_gases.query("`Nível 1 - Setor` == 'Agropecuária' and Estado == 'PA'")[2021].max()

Isso permite escrever filtros mais limpos e diretos, que podem ser muito úteis para análises frequentes.

Para saber mais:

Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:

[Documentação] - pandas.DataFrame.query

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