<jupyter_start><jupyter_text>Analisando algumas notas específicas por filme<jupyter_code>import pandas as pd
notas = pd.read_csv("ratings.csv")
notas.columns = ["usuarioId", "filmeId", "nota", "momento"]
filmes = pd.read_csv("movies.csv")
filmes.columns = ["filmeId", "titulo", "generos"]
filmes.head()
notas.query("filmeId == 1").nota.mean()
medias_por_filme = notas.groupby("filmeId").mean()["nota"]
medias_por_filme.head()
medias_por_filme.plot(kind="hist")
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(3, 5))
sns.boxplot(y=medias_por_filme)
medias_por_filme.describe()
sns.displot(medias_por_filme, bins=20)
sns.histplot(medias_por_filme)
plt.figure(figsize=(5, 8))
plt.hist(medias_por_filme)
plt.title("Histograma das Médias dos Filmes")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Atividade:<jupyter_code>notas.nota.plot(kind="hist")
notas.nota.describe()
sns.boxplot(x=notas.nota)
notas.query("filmeId == 1").nota.mean()
notas.query("filmeId == 2").nota.mean()
notas_por_filme = notas.groupby("filmeId").nota.mean()
notas_por_filme.head()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.16772438803263826, 'fraction_numerical': 0.008159564823209429, 'mean_word_length': 9.128440366972477, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 9, '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': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '460088', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 487, 'n_tokens_neox': 470, 'n_words': 61, 'path': 'starting-with-data-science/1-first-steps-2-exploratory-data-analysis.ipynb', 'repo_name': 'kdmoreira/data-science-alura', 'size': '1103'}