<jupyter_start><jupyter_text>Data Science Academy Big Data Real-Time Analytics com Python e Spark Capítulo 3  Exercícios Nesta lista de exercícios você vai continuar o trabalho que fizemos no Estudo de Caso neste capítulo. O código para carregar o dataset já está disponível para você. Leia cada exercício atentamente e coloque em prática suas habilidades analíticas. Todas as questões podem ser resolvidas com tudo já estudado até aqui no curso e consulte a documentação Python se necessário!<jupyter_code>import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
df = pd.read_csv('data/dataframe_saved_v2.csv', parse_dates = ['Data'], usecols = list(range(0,6)))
df.dtypes
df.sort_index(inplace = True)
df.head()
# Exercício 1 - Qual o valor máximo da coluna Minutos?

# Exercício 2 - Qual o valor mínimo de distância acima de 2.0?

# Exercício 3 - Crie um plot com a frequência acumulada da coluna Distancia.

# Exercício 4 - Qual o dia da semana no índice de posição zero?

# Exercício 5 - Qual o dia da semana nos índices nas 5 primeiras posições?

# Exercício 6 - Extraia todos os dias da semana (em formato texto) e insira em uma nova coluna no dataframe df.

# Exercício 7 - Crie um gráfico de barras com o total da distância percorrida em cada dia da semana.

# Exercício 8 - Delete a coluna Tempo do dataframe df.

# Exercício 9 - Qual o total de corridas de taxi por dia da semana?

# Exercício 10 - Qual a média para cada uma das colunas por dia da semana?<jupyter_output><empty_output>
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