<jupyter_start><jupyter_text>Parte I: Queimadas em unidades de conservação ambiental no Brasil<jupyter_code>df = pd.read_csv('http://www.icmbio.gov.br/acessoainformacao/images/stories/PDA/Planilhas/Planilhas_CSV/DIMIF-queima.csv', sep=';')
df<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>1- Em que governo se criou mais UCs, de acordo com os dados? Use gráficos e tabelas parailustrar sua resposta.<jupyter_code>len(df[(df['Ano de criação']>1994)&(df['Ano de criação']<2003)])
p = {'<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1930)&(df['Ano de criação']<1946)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1945)&(df['Ano de criação']<1947)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1946)&(df['Ano de criação']<1952)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1951)&(df['Ano de criação']<1955)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1954)&(df['Ano de criação']<1956)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1955)&(df['Ano de criação']<1957)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1956)&(df['Ano de criação']<1962)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1961)&(df['Ano de criação']<1962)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1961)&(df['Ano de criação']<1965)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1964)&(df['Ano de criação']<1968)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1967)&(df['Ano de criação']<1970)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1969)&(df['Ano de criação']<1975)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1974)&(df['Ano de criação']<1980)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1979)&(df['Ano de criação']<1986)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1985)&(df['Ano de criação']<1991)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1990)&(df['Ano de criação']<1992)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1992)&(df['Ano de criação']<1996)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>1995)&(df['Ano de criação']<2004)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>2003)&(df['Ano de criação']<2012)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>2011)&(df['Ano de criação']<2017)]),
     '<NAME>': len(df[(df['Ano de criação']>2016)&(df['Ano de criação']<2019)]),
}
p
s = pd.Series(p)
s
s.plot.barh()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>R - Usando a função .mode() podemos ver o ano que mais se repete no conjuntode dados, portanto o ano em que mais foi criado UCs. Logo em seguida no gráfico gerado pode-se confirmar que o ano que mais houve criações foi no período do governo de <NAME>. 2- construa um dataframe de bioma referencial por categoria de UC (dica: groupby) e construaum gráfico relacionando as duas variáveis<jupyter_code>a = df['Bioma referencial']
a1=pd.Series(a)
b = df['Categoria da UC: nomenclatura nacional']
b1=pd.Series(b)
df4 = pd.DataFrame(index=a1, columns = b1)
df4<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Então, depois de muito tempo nessa questão esse foi o máximo que consegui, por algum motivo não consegui usar o groupby ---------------- Parte II: Desmatamentos em unidades de conservação ambiental no Brasil<jupyter_code>df3 = pd.read_table('https://raw.githubusercontent.com/kelvihenrique/Estat-stica/master/DIMIF_desmatamento%20(2).csv', sep=';')
df3.head()
df3['Nome da UC'].value_counts()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Qual ano teve o maior números de criações de UC's<jupyter_code>o = df3['Ano de criação'].value_counts()
o<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>R. 2001 é o  ano que obteve o maior número de criações de UC's De acordo com a base de dados quais são os grupos de proteção? construa tabela de frequencia e gráfico.<jupyter_code>y =  pd.concat([df3['Grupo de Proteção'].value_counts(), #frequencia absoluta
           df3['Grupo de Proteção'].value_counts(normalize=True)*100], #frequencia relativa
          axis=1, 
          keys=['F','Fr'])
y
y['F'].plot.pie()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Qual o maior bioma referencial?<jupyter_code>f = df3['Bioma referencial'].value_counts()
f
f.plot.pie(figsize=(10, 10))<jupyter_output><empty_output>
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