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[Projeto] Projeto

Referente ao curso Pandas: conhecendo a biblioteca, no capítulo Análise exploratória de dados e atividade Desafio: bora praticar?

por Mateus Yasuo Izumi do Nascimento
| 41.5k xp | 61 posts

1 Calcular a média de quartos dos imóveis;

ap['Quartos'].mean()

2 Conferir quantos bairros únicos existem na nossa base de dados;

ap['Bairro'].nunique()

3 Analisar quais bairros possuem a média de valor de aluguel mais elevadas;

ap.groupby('Bairro')[['Valor']].mean().sort_values('Valor', ascending=False)

4 Criar um gráfico de barras horizontais que apresente os 5 bairros com as médias de valores de aluguel mais elevadas.

ap_bairros = ap.groupby('Bairro')[['Valor']].mean().sort_values('Valor', ascending=False).head(5)
ap_bairros


ap_bairros.plot(kind='bar', figsize=(8,6), color='pink');
plt.xticks(rotation=0)
1 resposta
por Daniel Nogueira
| 635k xp | 1171 posts
Alura Scuba Team Analista de Suporte Educacional

Bom dia, Mateus! Como está?

Incrível! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.

Notei que você utilizou o groupby para segmentar os dados por bairro, aplicou de forma eficaz o mean() para calcular as médias de aluguel e compreendeu a importância do sort_values() para destacar os bairros com valores mais elevados.

Um próximo passo interessante seria explorar o order com ascending=False no sort_values() para ordenar os dados de forma decrescente, útil em várias análises de ranking. Veja o exemplo:

ap.sort_values('Valor', ascending=False).head()

Resultado: Mostra os imóveis com os maiores valores de aluguel primeiro.

Isso permite identificar rapidamente os registros mais relevantes, que pode ser muito útil para análises de imóveis de alto padrão, por exemplo.

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