<jupyter_start><jupyter_text>Criação de dataframe das regiões<jupyter_code>uf_norte = {'regiao': ['Norte']*7, 'uf': ["Rondônia","Acre","Amazonas","Roraima", "Pará","Amapá","Tocantins"]}
uf_nordeste = {'regiao': ['Nordeste']*9, 'uf': ["Maranhão","Piauí","Ceará","Rio Grande do Norte","Paraíba","Pernambuco", "Alagoas","Sergipe","Bahia"]}
uf_sudeste = {'regiao': ['Sudeste']*4, 'uf': ["Minas Gerais","Espírito Santo","Rio de Janeiro","São Paulo"]}
uf_sul = {'regiao': ['Sul']*3, 'uf': ["Paraná","Santa Catarina","Rio Grande do Sul"]}
uf_centro_oeste = {'regiao': ['Centro-Oeste']*4, 'uf': ["Mato Grosso do Sul","Mato Grosso","Goiás", "Distrito Federal"]}

regiao_norte = pd.DataFrame(uf_norte)
regiao_nordeste = pd.DataFrame(uf_nordeste)
regiao_sudeste = pd.DataFrame(uf_sudeste)
regiao_sul = pd.DataFrame(uf_sul)
regiao_centro_oeste = pd.DataFrame(uf_centro_oeste)

regioes_uf = pd.concat([regiao_norte, regiao_nordeste, regiao_sudeste, regiao_sul, regiao_centro_oeste])<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Merge<jupyter_code>lgbt_casamento_regioes = lgbt_casamento.merge(regioes_uf,on='uf')
lgbt_casamento_regioes.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Qual região teve o maior número de casamentos?<jupyter_code>lgbt_casamento_regioes.groupby('regiao')['numero'].sum().sort_values(ascending=False)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Qual a distribuição por gênero em cada região?<jupyter_code>lgbt_casamento_regioes.groupby(['regiao','genero'])['numero'].sum()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Em que mês a região sudeste tem mais casamentos no total?<jupyter_code>casamentos_sudeste = lgbt_casamento_regioes.query("regiao == 'Sudeste'  ")
casamentos_sudeste.groupby(['regiao','mes'])['numero'].sum().sort_values(ascending=False)<jupyter_output><empty_output>
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