Seguindo a série Data Science na Prática, nessa videoaula aprendemos como usar a função map no python, vimos como se utiliza o groupby e aprendemos como fazer gráfico de barra no matplotlib com dados vindos de um dicionário chave-valor.

Chegamos à terceira parte do desafio Data Science na Prática. Lembrando que as duas primeiras videoaulas estão publicadas aqui no blog e também no YouTube.

Como mapear dados para para criar um gráfico de barras com matplotlib (Python) via Jupyter Notebook

Para essa terceira parte, aprendemos a mapear os dados passando um dicionário com chave e valor e criando uma nova lista em um dataframe.

Passamos pelos seguintes itens nessa videoaula com o módulo pandas do Python e matplotlib:

  • aprendemos como usar a função .map() no python com dados de uma lista para gerar outra com .map();
  • agrupamos dados com .groupby() revendo essa função já aplicada;
  • geramos um gráfico de barras com matplotlib usando os valores mapeados e “pivotados”.

Também vimos como o Python retorna erros indicando o que devemos acertar no nosso código.

Pelo conteúdo dessa videoaula, já deu pra perceber que será bom ter visto as duas primeiras aulas onde iniciamos “engatinhando” desde a coleta de dados.

Acompanhe a terceira parte da videoaula no YouTube e aqui no blog! Aproveita para curtir o vídeo e se inscrever no canal do YouTube.

Notebook (script) do desafio Data Science na Prática 01

O link abaixo contém o script que usamos durante a videoaula. Para baixá-lo, basta preencher o formulário com nome e e-mail e será enviado.

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