<jupyter_start><jupyter_text>Média dos valores do aluguel<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')
print(grupo_bairro)
type(grupo_bairro)
grupo_bairro.groups
for bairro, dados in grupo_bairro: 
    print(bairro)

for bairro, dados in grupo_bairro: 
    print(dados)
for bairro, data in grupo_bairro: 
    print('{} -> {}'.format(bairro, data.Valor.mean()))
grupo_bairro[['Valor', 'Condominio']].mean().round(2)
grupo_bairro['Valor'].describe().round(2)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Perceber que o desvio padrao de B. Tijuca e Botafogo são muito altos, assim como o valor máximo (provavelmente venda e não locação)<jupyter_code>grupo_bairro['Valor'].aggregate(['min', 'max', 'sum'])
grupo_bairro['Valor'].aggregate(['min', 'max', 'sum']).rename(columns = {'min': 'Mínimo', 'max': 'Máximo'})
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('figure', figsize = (20,10))
fig = grupo_bairro['Valor'].std().plot.bar(color = 'blue')
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})<jupyter_output><empty_output>
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