<jupyter_start><jupyter_text>Conhecendo melhor nossa base de consumidores: qual estado possui os clientes com melhores pontuações de crédito?  ObjetivoQueremos conhecer melhor nossos clientes por estado. Para isso, iniciamos uma análise na pontuação de crédito. Para realizar a verificação inicial, precisamos de alguns valores. Os valores são a média, a mediana, a moda e o desvio padrão da pontuação de crédito. TópicosNeste desafio você aprenderá:Média;Mediana;Moda;Desvio padrão.<jupyter_code># Carregando a bibliotecas que serão utilizadas

import pandas as pd
import json
# Carregando o dataset

df = pd.read_csv('desafio1.csv')
# Verificando o dataset

df.head()
# Verificando valores faltantes no dataset

df.isna().sum()
# Agrupa pelo 'estado_residencia' e as estatísticas solicitadas no exercício são calculadas por grupo na função agg()

df_group = df.groupby('estado_residencia')['pontuacao_credito'].agg({'moda': pd.Series.mode, 'mediana': pd.Series.median, 'média': pd.Series.mode, 'desvio padrão': pd.Series.std})
df_group
df_group.T
# Ordenando de forma decrescente os estados

df_group = df_group.sort_values(by='estado_residencia', ascending=False)
# Transformando o resultado em um arquivo json

df_group.to_json('submission.json')<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.0828125, 'fraction_numerical': 0.00078125, 'mean_word_length': 6.278409090909091, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 5, '<?xml version=': 0, '>': 5, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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