<jupyter_start><jupyter_text>Separar dados por estado  - df_sc = Santa Catarina- df_rs = Rio Grande do Sul- df_pr = Paraná<jupyter_code>df_sc = df[df['estado_residencia'] == 'SC']
df_rs = df[df['estado_residencia'] == 'RS']
df_pr = df[df['estado_residencia'] == 'PR']
print(df_sc.shape)
print(df_rs.shape)
print(df_pr.shape)<jupyter_output>(3519, 12)
(1750, 12)
(1731, 12)<jupyter_text>Moda, Mediana, Média, Desvio Padrão de 'Pontuação de Crédito' do estado de Santa Catarina<jupyter_code>#MODA - SC
float(df_sc['pontuacao_credito'].mode()[0])
#MEDIANA - SC
df_sc['pontuacao_credito'].median()
#MÉDIA - SC
df_sc['pontuacao_credito'].mean()
#DESVIO PADRÃO - SC
df_sc['pontuacao_credito'].std()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Moda, Mediana,Média, Desvio Padrão de 'Pontuação de Crédito' do estado Rio Grande do Sul<jupyter_code>#MODA - RS
df_rs['pontuacao_credito'].mode()[0]
#MEDIANA - RS
df_rs['pontuacao_credito'].median()
#MÉDIA - RS
df_rs['pontuacao_credito'].mean()
#DESVIO PADRÃO - RS
df_rs['pontuacao_credito'].std()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Moda, Mediana, Média, Desvio Padrão de 'Pontuação de Crédito' do estado Paraná<jupyter_code>#MODA - PR
df_pr['pontuacao_credito'].mode()[0]
#MEDIANA - PR
df_pr['pontuacao_credito'].median()
#MÉDIA - PR
df_pr['pontuacao_credito'].mean()
#DESVIO PADRÃO - PR
df_pr['pontuacao_credito'].std()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>APRENDI UMA MANEIRA MAIS 'ELEGANTE' DE RESOLVER COM ALGUNS COLEGAS<jupyter_code>df_estado = df.groupby('estado_residencia')['pontuacao_credito'].agg([pd.Series.mode, 
                                                                      np.median,
                                                                      np.mean,
                                                                      np.std]).rename(columns = {'mode':'moda',
                                                                                                 'median':'mediana',
                                                                                                 'mean':'media',
                                                                                                 'std':'desvio_padrao'}).sort_values(by='estado_residencia', ascending = False)
df_estado
df_submission = df_estado.T
df_submission.head()
df_submission.to_json('submission.json', orient = 'columns')<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.12687188019966722, 'fraction_numerical': 0.008735440931780365, 'mean_word_length': 2.425925925925926, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 20, '<?xml version=': 0, '>': 20, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 21, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '5', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '467601', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 883, 'n_tokens_neox': 845, 'n_words': 129, 'path': 'Desafio1/estatisticas_pontuacao_de_credito_por_estado.ipynb', 'repo_name': 'rodrigo-segui/AceleradevDataScience', 'size': '2404'}