[Projeto] hora da pratica 5

continuando

#Questão 10

#dados iniciais
temp_meses = ['Janeiro', 'Fevereiro', 'Março', 'Abril', 'Maio', 'Junho', 'Julho', 'Agosto', 'Setembro', 'Outubro', 'Novembro', 'Dezembro']
temp_media = []
#captura das medias
for i in range(1,13):
  media_temp = float(input(f'Digite a temperatura média do mes de {temp_meses[i-1]}: '))
  temp_media.append(media_temp)
#execucao da media
media_anual = sum(temp_media) / len(temp_media)

dict_temp_anual = {}
#Processamento
for i in range(1,12):
  if temp_media[i-1] > media_anual:
    dict_temp_anual[temp_meses[i-1]] = temp_media[i-1]
#Saidas
print(f'A media anual foi de {media_anual}')
print('Os meses que tiveram temperaturas acima da média anual foram:')
print(dict_temp_anual)

#Questão 11

vendas = {'Produto A': 300, 'Produto B': 80, 'Produto C': 60,
 'Produto D': 200, 'Produto E': 250, 'Produto F': 30}

total_vendas = sum(vendas.values())
produto_mais_vendido = max(vendas, key=vendas.get)

print(f'O total de vendas foi de {total_vendas}')
print(f'O produto mais vendido foi {produto_mais_vendido}')

#Questão 12

tabela_geral = [
    'Design 1 - 1334 votos',
    'Design 2 - 982 votos', 
    'Design 3 - 1751 votos',
    'Design 4 - 210 votos',
    'Design 5 - 1811 votos'
]

tabela_dic = {}

for item in tabela_geral:
    chave, valor = item.split(' - ')
    votos = int(valor.split()[0])  # Pega só o número antes da palavra 'votos'
    tabela_dic[chave] = votos

# Ordenar por número de votos (do maior para o menor)
tabela_ordenada = dict(sorted(tabela_dic.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True))
total_votos = sum(tabela_ordenada.values())
porcentagem_votos = {}

# Mostrar resultado ordenado
print("Ranking dos Designs por votos:")
for design, votos in tabela_ordenada.items():
    print(f"{design}: {votos} votos")
    print(f"Porcentagem de votos: {votos / total_votos * 100:.2f}%")
    
#Questão 13 - essa daqui foi complicada,,,

lista_salarios = [1172, 1644, 2617, 5130, 5532, 6341, 6650, 7238, 7685, 7782, 7903]
dict_salario_abono = {}

total_abonos = 0
minimo_count = 0
maior_abono = 0

for salario in lista_salarios:
    abono = round(salario * 0.1, 2)
    # Se o abono calculado for menor que 200, atribui o valor mínimo
    if abono < 200:
        abono = 200
        minimo_count += 1
    # Verifica se o abono atual é o maior
    if abono > maior_abono:
        maior_abono = abono
    total_abonos += abono
    # Insere no dicionário: chave = salário, valor = abono
    dict_salario_abono[salario] = abono

print("Dicionário de Salários e Abonos:")
print(dict_salario_abono)
print("\nTotal de abonos: R$", total_abonos)
print("Funcionários com abono mínimo (R$200):", minimo_count)
print(f"Maior abono: R$, {maior_abono:.2f}")

#Questão 14 - mesma coisa,, 

dados_brutos = {'Área Norte': [2819, 7236],
 'Área Leste': [1440, 9492],
 'Área Sul': [5969, 7496],
 'Área Oeste': [14446, 49688],
 'Área Centro': [22558, 45148]}

#Processamento

somas = {}

for area, valores in dados_brutos.items():
  soma = (sum(valores)/len(valores))
  somas[area] = soma
  print(f'{area}: {soma}')

maior_area = max(somas, key=somas.get)
print("\nÁrea com maior somatório:", maior_area, "com valor", somas[maior_area])

#Questão 15

idades_func = {'Setor A': [22, 26, 30, 30, 35, 38, 40, 56, 57, 65],
 'Setor B': [22, 24, 26, 33, 41, 49, 50, 54, 60, 64],
 'Setor C': [23, 26, 26, 29, 34, 35, 36, 41, 52, 56],
 'Setor D': [19, 20, 25, 27, 34, 39, 42, 44, 50, 65]}

for setor, idades in idades_func.items():
  media_setor = sum(idades) / len(idades)
  print(f'A media do setor {setor} é {media_setor}')

media_geral = sum(sum(idades) for idades in idades_func.values()) / sum(len(idades) for idades in idades_func.values())
print(f'A media geral é {media_geral}')

grupo_acima_media = sum(1 for idades in idades_func.values() for idade in idades if idade > media_geral)
print(f'Existem {grupo_acima_media} funcionarios acima da media geral')

segue os codigos, adimito que tive que recorrer varias vezes ao google e ao chatgpt para corrigir os codigos e ter ideias para colocar as coisas em pratica. mas sempre busquei montar os codigos, mesmo com erros, para entender o caminho.

Oi, Rony! Como vai?

Obrigada por compartilhar seu código com a comunidade Alura.

É ótimo ver que você está buscando corrigir e aprimorar seus códigos, mesmo com dificuldades! Usar ferramentas como o Google e o ChatGPT de forma consciente é uma ótima estratégia para otimizar seus estudos. Elas podem ser muito úteis para esclarecer dúvidas e acelerar o aprendizado, desde que você também busque entender o raciocínio por trás das soluções. Com o tempo, você vai perceber que a combinação de sua prática com o uso dessas ferramentas vai potencializar ainda mais o seu progresso.

💡 Dica: Para aprofundar um pouco sobre Data Science, recomendo ouvir o podcast 🎙️Caminhos no Data Science. Nele, os participantes discutem a importância da área de Data Science.

Espero que goste! Abraços e bons estudos!

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