[Sugestão] Desafio: Hora da Prática

Oi, Marinaldo! Tudo bom?

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Você soube aplicar transformações com melt() para reestruturar os dados de forma eficiente, aproveitou o uso do groupby() com sum() para agregações por setor e entendeu como o tratamento de valores nulos com dropna() é essencial para garantir a integridade das análises e visualizações.

Como dica adicional, experimente utilizar o pivot_table() quando precisar resumir grandes volumes de dados em uma matriz de comparação dinâmica. Assim:

df_resumo = df_global.pivot_table(
    index='Ano',
    columns='Nível 1 - Setor',
    values='Emissões_Ano',
    aggfunc='sum'
)

print(df_resumo.head())

Resultado: Uma tabela com os anos como índice e os setores como colunas, com os totais de emissões.

Com isso, você poderá analisar comparações entre setores e anos com mais facilidade.

Para saber mais:

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

• [Documentação] - pandas.pivot_table

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

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