#1) 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.
print(emissoes_gases['Nível 1 - Setor'].unique())
#Resposta: array(['Processos Industriais', 'Agropecuária', 'Energia', 'Resíduos ', 'Mudança de Uso da Terra e Floresta'], dtype=object)
print(emissoes_gases['Estado'].unique())
# Resposta: array(['SP', 'BA', 'RJ', 'MG', 'SE', 'PR', nan, 'RO', 'AM', 'PA', 'TO', 'MA', 'PI', 'CE', 'RN', 'PB', 'PE', 'AL', 'MT', 'MS', 'GO', 'DF', 'ES', 'SC', 'RS', 'AC', 'AP', 'RR'], dtype=object)
#2) Filtre o DataFrame somente com os dados dos Estados da região Sul do Brasil.
print(emissoes_gases[emissoes_gases['Estado'].isin(['RS', 'SC', 'PR'])])
#Resposta: 11204 rows × 62 columns
#ou
print(emissoes_gases.query(("Estado == 'RS' or Estado == 'SC' or Estado == 'PR'")))
#Resposta: 11204 rows × 62 columns
#3) Filtre o DataFrame somente com os dados de "Mudança de Uso da Terra e Floresta" que sejam do Estado do Amazonas.
print(emissoes_gases[(emissoes_gases['Nível 1 - Setor'] == 'Mudança de Uso da Terra e Floresta') & (emissoes_gases['Estado'] == 'AM')])
#4) Encontre o valor máximo de emissão do ano de 2021 para os dados de "Agropecuária" no Estado do Pará.
print(emissoes_gases.loc[(emissoes_gases['Nível 1 - Setor'] == 'Agropecuária') & (emissoes_gases['Estado'] == 'PA'), 2021].max())
# Resposta: 36856969.7986
