<jupyter_start><jupyter_text>Dados por semana<jupyter_code>df1.info()<jupyter_output><class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
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Data columns (total 20 columns):
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PREÇO MÍNIMO DISTRIBUIÇÃO        106823 non-n[...]<jupyter_text>Criar DataFrames separados para os tipos de PRODUTO**OLEO DIESELOLEO DIESEL S10  GASOLINA COMUM  GLP  ETANOL HIDRATADO  GNV**<jupyter_code>df1['PRODUTO'].value_counts()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Começar analise pela Gasolina e Etanol<jupyter_code>df_gasolina = df1[df1['PRODUTO'].str.lower()=='gasolina comum']
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df_gasolina['REGIÃO'].value_counts()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>MÉDIA DE VALORES POR ANO E REGIÃO<jupyter_code>gas_group = df_gasolina.groupby(['ANO','REGIÃO']).mean()
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