<jupyter_start><jupyter_text>Breve análise dos dados de comércio de açúcar do Brasil entre 2016 e 2019<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
dataset = pd.read_csv('expo_acucar_brazil_2016_2020.csv', encoding='latin-1')
dataset.head()
dataset.info()
dataset.describe()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Quais foram os produtos analisados nessa coleta?<jupyter_code>hs_code = dataset['Commodity Code'].value_counts()
print('O HS Code dos produtos analisados são:')
print('inclui a quantidade de exportações registradas por cada um de um total de 662')
hs_code.to_frame()<jupyter_output>O HS Code dos produtos analisados são:
inclui a quantidade de exportações registradas por cada um de um total de 662<jupyter_text>Qual o nome de cada uma dessas classificações?<jupyter_code>nome_commodity = dataset['Commodity'].value_counts()
print('Os produtos analisados foram:')
nome_commodity.to_frame()<jupyter_output>Os produtos analisados foram:<jupyter_text>Qual país mais recebeu exportações do Brasil no período analisado?<jupyter_code>group_pais = dataset.groupby('Partner')['Qty'].sum().sort_values(ascending=False)
group_pais = pd.DataFrame(group_pais).reset_index()
#atenção: se não resetar o index não funcionar passar pra Dataframe nem futuras observações
group_pais.head(11)
print(f'O país que mais importou no período foi: {group_pais.iloc[1,0]}')<jupyter_output>O país que mais importou no período foi: Algeria<jupyter_text>Quais os 10 países que mais importaram açúcar do Brasil entre 2016 e 2019?<jupyter_code>dez_mais = group_pais.iloc[1:11,0]
dez_mais.to_frame()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Qual o total de exportações de açúcar para os Estados Unidos da América (USA) no período?<jupyter_code>total_eua = dataset[dataset['Partner ISO'] == 'USA']['Qty'].sum()
print(f'O total de exportações de açúcar para os EUA no período 2016-2019 foi: {total_eua}')<jupyter_output>O total de exportações de açúcar para os EUA no período 2016-2019 foi: 1282618024<jupyter_text>Qual o total de exportações para a China (CHN) no período?<jupyter_code>total_chn = dataset[dataset['Partner ISO'] == 'CHN']['Qty'].sum()
print(f'O total de exportações de açúcar para a China no período 2016-2019 foi: {total_chn}')<jupyter_output>O total de exportações de açúcar para a China no período 2016-2019 foi: 4930057302<jupyter_text>Qual a média de exportação do Brasil no perídodo?<jupyter_code>media_expo = dataset[dataset['Reporter ISO'] == 'BRA']['Qty'].mean()
print(f'A média de exportações no período foi: {media_expo:.0f}')<jupyter_output>A média de exportações no período foi: 293135168<jupyter_text>Qual o preço médio das exportações?<jupyter_code>dataset['Trade Value (US$)'].isnull().sum()
media_trade = dataset['Trade Value (US$)'].mean()
print(f'A média do preço no período foi de: {media_trade:.0f}')
dataset.info()
dataset.drop(['2nd Partner Code', '2nd Partner', '2nd Partner ISO', 'Customs Proc. Code', 'Customs', 'Mode of Transport Code', 'Mode of Transport','Alt Qty Unit Code', 'Alt Qty Unit', 'Alt Qty','Gross weight (kg)','CIF Trade Value (US$)', 'FOB Trade Value (US$)'], axis=1, inplace=True)
dataset.head()
year = dataset.groupby('Year')['Qty'].sum().sort_values(ascending=False)
year.to_frame().reset_index()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Com o frame acima podemos ter uma conclusão inicial de que as exportações vinham caindo.Porém agora, vamos analisar se houve aumento nos preços ao longo dos anos o que pode ter justificado a diminuião das exportações mas com continuidade dos ganhos para o produtor brasileiro.<jupyter_code>ganhos_year = dataset.groupby('Year')['Trade Value (US$)'].sum().sort_values(ascending=False)
ganhos_year = ganhos_year.to_frame().reset_index()
ganhos_year<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.11053315994798439, 'fraction_numerical': 0.02808842652795839, 'mean_word_length': 7.546666666666667, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 35, '<?xml version=': 0, '>': 35, '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}}
{'chain_length': '10', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '177314', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1462, 'n_tokens_neox': 1374, 'n_words': 386, 'path': 'analise_dados_comercio_br_2016_2019.ipynb', 'repo_name': 'EnzoGolfetti/praticas_python', 'size': '3845'}