- Encontre os valores únicos das colunas "Nível 1 - Setor" e "Estado" para identificar as atividades econômicas presentes na base de dados e se todos os Estados do Brasil estão presentes no DataFrame.
resposta:Identificação de Valores Únicos(setores econômicos e a abrangência geográfica)
Valores únicos de Setores
setores = emissoes_gases['Nível 1 - Setor'].unique()
print("Atividades Econômicas:", setores)
Valores únicos de Estados
estados = emissoes_gases['Estado'].unique()
print("Estados presentes:", estados)
print(f"Total de estados/territórios: {len(estados)}")
- Filtre o DataFrame somente com os dados dos Estados da região Sul do Brasil.
resposta:
Filtragem: Região Sul
método .isin() para filtrar múltiplos valores simultaneamente
estados_sul = ['PR', 'SC', 'RS']
df_sul = emissoes_gases[emissoes_gases['Estado'].isin(estados_sul)]
- 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).
resposta: Filtragem: Mudança de Uso da Terra no Amazonas, para combinar duas condições específicas, utilizamos o operador lógico & (E):
filtro_am_floresta = emissoes_gases[
(emissoes_gases['Nível 1 - Setor'] == 'Mudança de Uso da Terra e Floresta') &
(emissoes_gases['Estado'] == 'AM')
]
- Encontre o valor máximo de emissão do ano de 2021 para os dados de "Agropecuária" no Estado do Pará.
resposta:Valor Máximo: Agropecuária no Pará (2021), Para encontrar um valor específico de pico, combinamos a filtragem com o método .max()
Primeiro filtramos o setor e o estado
agro_pa = emissoes_gases[
(emissoes_gases['Nível 1 - Setor'] == 'Agropecuária') &
(emissoes_gases['Estado'] == 'PA')
]
Encontramos o valor máximo na coluna do ano de 2021
max_emissao_2021 = agro_pa['2021'].max()
print(f"O valor máximo de emissão da agropecuária no Pará em 2021 foi: {max_emissao_2021}")
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