<jupyter_start><jupyter_text><jupyter_code>import pandas as pd

url_dados = 'https://github.com/alura-cursos/imersaodados3/blob/main/dados/dados_experimentos.zip?raw=true'

dados = pd.read_csv(url_dados, compression = 'zip')
dados
dados.head
dados.shape
dados['tratamento']
dados['tratamento'].unique()
dados['tempo'].unique()
dados['dose'].unique()
dados['droga'].unique()
dados['g-0'].unique()
dados['tratamento'].value_counts()
dados['dose'].value_counts()
dados['tratamento'].value_counts(normalize = True)
dados['dose'].value_counts(normalize = True)
dados['tratamento'].value_counts().plot.pie()

dados['tempo'].value_counts().plot.pie()
dados['tempo'].value_counts().plot.bar()
dados_filtrados = dados[dados['g-0']>0]
dados_filtrados.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Desafio 01: investigar por que a classe tratamento é tão desbalanceada? OK Desafio 02: Plotar as 5 últimas linhas da tabela.  OKDesafio 03: Calcular a proporção das classes tratamento  OKDesafio 04: Quantos tipos de drogas foram investigadas? OKDesafio 05: Procurar na documentação o metodo query(pandas) OKDesafio 06: Melhorar o gráfico (matplotlib.pyplot) OKDesafio 07: Renomear as colunas tirando o hífen OK<jupyter_code>dados.tail()
dados.info()
dados.columns = [coluna.replace('-', '') for coluna in dados.columns]
dados.columns
dados_filtrados= dados.query('g0>0')
dados_filtrados.head()
quantidade_drogas = len(dados['droga'].unique())
quantidade_drogas

import matplotlib.pyplot as plt

ttm = dados['tempo'].value_counts()
explode = (0.01, 0.01, 0.01)

fig, ax = plt.subplots()
plt.title('Tempos em pesquisa')
ax.pie(ttm.values, explode=explode, labels=ttm.index, autopct='%0.2f%%',
        shadow=True, radius=0.5, startangle=13)

ax.axis('equal')

plt.show()<jupyter_output><empty_output>
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