[Sugestão] Aula 1 - tratamento | Data Visualization: criando gráficos com bibliotecas Python

df.loc[:, 'País':'Região'].columns imigrantes = list(df['País'].index) df.loc[:,'1980':'2013'].columns colunas_imigrantes = list(df.loc[:,'1980':'2013'].columns) df_filter = df.melt(id_vars=imigrantes, value_vars=colunas_imigrantes, var_name='Ano', value_name='Imigrantes').copy() df_filter[df_filter['País']=='Brasil'].groupby('Ano')['Imigrantes'].sum().reset_index()

Bom dia, William! Como está?

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

Notei que você utilizou o fatiamento de colunas com loc para selecionar dados relevantes, aplicou de forma eficaz o método melt() para transformar o DataFrame e compreendeu a importância do agrupamento com groupby() para analisar a evolução da imigração brasileira ao longo dos anos.

Permaneça postando as suas soluções, com certeza isso ajudará outros estudantes e tem grande relevância para o fórum.

Para saber mais:

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

[Documentação] - pandas.melt

Alguns materiais estão em inglês, mas é possível compreendê-los usando o recurso de tradução de páginas do próprio navegador.

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