Primeiros passos com Python e Pandas para análise de dados
Pandas é uma ferramenta poderosa e amplamente utilizada na linguagem de programação Python, projetada especificamente para a manipulação e análise de dados. Ela fornece estruturas de dados de alto desempenho e ferramentas fáceis de usar para trabalhar com grandes quantidades de dados de maneira eficiente.
O que você vai aprender?
Explicação:
PLOTAR UM GRÁFICO DE BARRAS COM O NÚMERO DE IMÓVEIS POR TIPO
Neste exercício, você vai criar um gráfico de barras que mostra a quantidade de imóveis disponíveis para cada tipo, utilizando a coluna “Tipo” do DataFrame.
PASSOS:
Utilize o Pandas para contar o número de imóveis por tipo.
Em seguida, plote um gráfico de barras com o Matplotlib.
DICA:
Utilize o método
value_counts()para contar os tipos de imóveis.Use o
matplotlib.pyplot.bar()para gerar o gráfico de barras.
Passo 1: Importando e Manipulando Dados com Pandas
Primeiro, usamos a função importar_dados() para carregar nosso arquivo CSV com informações sobre aluguel de imóveis. Usando o pd.read_csv(), podemos importar os dados diretamente de um link!
import pandas as pd
def importar_dados():
dados = 'imoveis.csv'
leitura_dados = pd.read_csv(dados, sep=";")
return leitura_dados
Passo 2: Contagem de Imóveis por Tipo com Pandas
Agora que já carregamos nossos dados, o próximo passo é contar quantos imóveis existem por tipo. Para isso, utilizamos a função value_counts(), que vai organizar e contar as ocorrências de cada categoria na coluna “Tipo”. Isso nos ajuda a entender melhor a distribuição dos imóveis no dataset.
def manipulacao_dos_dados(leitura_dados):
numero_de_imoveis = leitura_dados["Tipo"].value_counts()
return numero_de_imoveis
💡 Dica: O método value_counts() é essencial para sumarizar dados categóricos rapidamente!
Passo 3: Criando Gráficos com Matplotlib
Agora que temos os dados organizados, é hora de criar um gráfico de barras para visualizar as quantidades de cada tipo de imóvel.
import matplotlib.pyplot as plt
def graficos(numero_de_imoveis):
tipos = numero_de_imoveis.index
quantidade = numero_de_imoveis.values
plt.bar(tipos, quantidade)
plt.xlabel("Tipos de Imóveis")
plt.ylabel("Quantidade")
plt.title("Tipos de Imóveis")
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
Passo 4: Executando o Programa
Juntamos tudo em uma função main() para rodar o processo completo de importar, manipular e visualizar os dados!
def main():
leitura_dados = importar_dados()
numero_de_imoveis = manipulacao_dos_dados(leitura_dados)
graficos(numero_de_imoveis)
if __name__ == "__main__":
main()
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