<jupyter_start><jupyter_text>Desafio<jupyter_code># Bibliotecas
import numpy as np
import pandas as pd
# Leitura do arquivo
df = pd.read_csv("https://pycourse.s3.amazonaws.com/bike-sharing.csv")
df.head()
# 01 - Qual o tamanho desse dataset (número de linhas, número de colunas)?
df.shape
# Definindo o id como índice
df = df.set_index('rec_id')
df.head()
# 02 - Qual a média da coluna windspeed?
df['windspeed'].describe()
# 03 - Qual a média da coluna temp?
df['temp'].describe()
# Verificando os tipos de dados das colunas
df.dtypes
# Configurando a coluna datetime como data
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])
# Criando a coluna ano
df['ano'] = df['datetime'].dt.year
df['ano'].head()
# 04 - Quantos registros de locações existem para o ano de 2011 (número de linhas, número de colunas)?
# 05 - Quantos registros de locações existem para o ano de 2012 (número de linhas, número de colunas)?
df['ano'].value_counts()
# 06 - Quantas locações de bicicletas foram efetuadas em 2011?
# 07 - Quantas locações de bicicletas foram efetuadas em 2012?
df.groupby('ano').sum()['total_count']
# 08 - Qual estação do ano contém a maior média de locações de bicicletas?
# 09 - Qual estação do ano contém a menor média de locações de bicicletas?
df.groupby('season').mean()['total_count'].sort_values()
# 10 - Qual horário do dia contém a maior média de locações de bicicletas?
# 11 - Qual horário do dia contém a menor média de locações de bicicletas?
df.groupby('hour').mean()['total_count'].sort_values()
# 12 - Que dia da semana contém a maior média de locações de bicicletas?
# 13 - Que dia da semana contém a menor média de locações de bicicletas?
df.groupby('weekday').mean()['total_count'].sort_values()
# 14 - Às quartas-feiras (weekday = 3), qual o horário do dia contém a maior média de locações de bicicletas?
df[df['weekday'] == 3].groupby('hour').mean()['total_count'].sort_values(ascending = False)
# 15 - Aos sábados (weekday = 6), qual o horário do dia contém a maior média de locações de bicicletas?
df[df['weekday'] == 6].groupby('hour').mean()['total_count'].sort_values(ascending = False)<jupyter_output><empty_output>
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