<jupyter_start><jupyter_text>* Desafios Aula 3:        * Desafio 1: Plotar as médias, medianas e moda nas notas de LC e MT (matplotlib linha vertical)* Desafio 2: Criar matriz de correlação triangular/diagonal* Desafio 3: Filtrar as notas do seu estado ou sua cidade e refazer as análises, verificando se são semelhantes ao geral* Desafio 4: Pensar sobre a correlação entre matemática e Linguagens  Desafio 1: Plotar as médias, medianas e moda nas notas de LC e MT (matplotlib linha vertical)<jupyter_code>dados = dados.query('NU_NOTA_LC != 0')
dados = dados.query('NU_NOTA_MT != 0')
dados[['NU_NOTA_LC','NU_NOTA_MT']].mean()
dados[['NU_NOTA_LC','NU_NOTA_MT']].median()
dados[['NU_NOTA_LC','NU_NOTA_MT']].mode()
plt.figure(figsize=(15,6))
plt.axvline(dados['NU_NOTA_LC'].mean(),linewidth=3, color='r', label='Média')
plt.axvline(dados['NU_NOTA_LC'].median(),linewidth=3, color='y', label='Mediana')
plt.axvline(float(dados['NU_NOTA_LC'].mode()),linewidth=3, color='g',label='Moda')
sns.histplot(data=dados, x='NU_NOTA_LC')
plt.legend();
plt.figure(figsize=(15,6))
plt.axvline(dados['NU_NOTA_MT'].mean(),linewidth=3, color='r', label='Média')
plt.axvline(dados['NU_NOTA_MT'].median(),linewidth=3, color='y', label='Mediana')
plt.axvline(float(dados['NU_NOTA_MT'].mode()),linewidth=3, color='g', label='Moda')
sns.histplot(data=dados, x='NU_NOTA_MT')
plt.legend();<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Desafio 2: Criar matriz de correlação triangular/diagonal<jupyter_code>provas = ['NU_NOTA_REDACAO', 'NU_NOTA_LC', 'NU_NOTA_CN', 'NU_NOTA_MT', 'NU_NOTA_CH']
dados['NU_NOTA_TOTAL'] = dados[provas].sum(axis=1)
dados[provas].head()
provas = ['NU_NOTA_REDACAO', 'NU_NOTA_LC', 'NU_NOTA_CN', 'NU_NOTA_MT', 'NU_NOTA_CH']
provas.append("NU_NOTA_TOTAL")
dados[provas].head()
correlacao = dados[provas].corr()
matrix = np.tril(dados[provas].corr())
sns.heatmap(correlacao, annot=True, mask=matrix);<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Desafio 3: Filtrar as notas do seu estado ou sua cidade e refazer as análises, verificando se são semelhantes ao geral* Comparando a nota total de São José dos Campos - SP com o resto do Brasil* Média:    * Brasil - 2543.4    * São José dos Campos - 2768.5    * Mediana:    * Brasil - 2545.7    * São José dos Campos - 2744.7* Moda:    * Brasil - 2385.4    * São José dos Campos - 3019.0<jupyter_code>sjc = dados.query("NO_MUNICIPIO_RESIDENCIA == 'São José dos Campos'").query('NU_NOTA_TOTAL != 0')
sjc
dados = dados.query('NU_NOTA_TOTAL != 0')
print(sjc[['NU_NOTA_TOTAL']].mean())
print(dados[['NU_NOTA_TOTAL']].mean())
print(sjc[['NU_NOTA_TOTAL']].median())
print(dados[['NU_NOTA_TOTAL']].median())
print(sjc[['NU_NOTA_TOTAL']].mode())
print(dados['NU_NOTA_TOTAL'].mode()[0])
plt.figure(figsize=(15,6))
plt.axvline(sjc['NU_NOTA_TOTAL'].mean(),linewidth=3, color='r', label='Média')
plt.axvline(sjc['NU_NOTA_TOTAL'].median(),linewidth=3, color='y', label='Mediana')
plt.axvline(float(sjc['NU_NOTA_TOTAL'].mode()),linewidth=3, color='g', label='Moda')
sns.histplot(data=sjc, x='NU_NOTA_TOTAL')
plt.legend();
plt.figure(figsize=(15,6))
plt.axvline(dados['NU_NOTA_TOTAL'].mean(),linewidth=4, color='r', label='Média')
plt.axvline(dados['NU_NOTA_TOTAL'].median(),linewidth=3, color='y', label='Mediana')
plt.axvline(float(dados['NU_NOTA_TOTAL'].mode()[0]),linewidth=3, color='g', label='Moda')
sns.histplot(data=dados, x='NU_NOTA_TOTAL')
plt.legend();<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Desafio 4: Pensar sobre a correlação entre Matemática e Linguagens<jupyter_code>corr_mt_lg = ['NU_NOTA_LC', 'NU_NOTA_MT']
corr = dados[corr_mt_lg].corr()
matrix = np.tril(dados[corr_mt_lg].corr())
sns.heatmap(corr, annot=True, mask=matrix);<jupyter_output><empty_output>
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