<jupyter_start><jupyter_text>Relatório de Análise VII   Criando agrupamentos<jupyter_code>import pandas as pd
dados = pd.read_csv('../data/aluguel/aluguel_residencial.csv', sep = ';')
dados.head(10)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Estatistica Descritiva<jupyter_code>dados['Valor'].mean()
bairros = ['Barra da Tijuca', 'Copacabana', 'Ipanema', 'Leblon', 'Botafogo', 'Flamengo', 'Tijuca']
selecao = dados['Bairro'].isin(bairros)
dados = dados[selecao]
dados['Bairro'].drop_duplicates()
grupo_bairro = dados.groupby('Bairro')
type(grupo_bairro)
grupo_bairro.groups
for bairro, data in grupo_bairro:
    print(f"{bairro} -> {data.Valor.mean()}")
grupo_bairro[['Valor', 'Condominio']].mean().round(2)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Estatisticas Descritivas<jupyter_code>grupo_bairro['Valor'].describe().round(2) #conjunto de estatisticas descritivas 
grupo_bairro['Valor'].aggregate(['min', 'max']).rename(columns={'min': 'Valor Mínimo', 'max': 'Valor máximo'})
# para visualizar gráficos estáticos no notebook
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('figure', figsize =(20, 10))
fig = grupo_bairro['Valor'].mean().plot.bar(color = 'blue')
fig.set_ylabel('Valor do Aluguel')
fig.set_title('Valor Médio do Aluguel por Bairro', {'fontsize': 22})
fig = grupo_bairro['Valor'].max().plot.bar(color = 'blue')
fig.set_ylabel('Valor do Aluguel')
fig.set_title('Valor Máximo do Aluguel por Bairro', {'fontsize': 22})<jupyter_output><empty_output>
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