Question

A visualização explicativa dos dados é apropriada quando você já sabe o que os dados têm a dizer e está tentando contar essa história para outra pessoa. Pode ser o chefe do seu departamento, um comitê de doações ou o público em geral. Quem quer que seja o público, a história que você está tentando contar (ou a resposta que você está tentando compartilhar) é conhecida por você desde o início e, portanto, você pode projetar para acomodar e destacar especificamente essa história. Em outras palavras, você precisa tomar certas decisões editoriais sobre quais informações ficam. Este é um processo de seleção de dados focados que darão suporte à história que você está tentando contar (ILIINSKY e STEELE, 2011).



Figura 1 - Gráfico gerado com biblioteca pandas

a

Fonte: Elaborada pela autora.

Escolha a opção que contém o comando usado para gerar o gráfico da Figura 1.

Alternativas:

a)
df_etanol[['ANO', 'JAN', 'FEV']].plot(x='ANO', kind='bar', figsize=(12, 5), rot=45, fontsize=12)

b)
df_etanol.loc[['ANO', 'JAN', 'FEV']].plot(x='ANO', kind='bar', figsize=(12, 5), fontsize=12)

c)
df_etanol[['ANO', 'JAN', 'FEV']].plot(x='ANO', kind='barh', figsize=(12, 5), rot=45, fontsize=12)

d)
df_etanol.loc[['ANO', 'JAN', 'FEV']].plot(x='ANO', kind='barh', rot=45, figsize=(12, 5), fontsize=12)

e)
df_etanol['ANO', 'JAN', 'FEV'].plot(x='ANO', kind='bar', figsize=(12, 5), rot=45, fontsize=12)

Answer 1

A resposta correta é:

df_etanol[['ANO', 'JAN', 'FEV']].plot(x='ANO', kind='bar', figsize=(12, 5), rot=45, fontsize=12)

Answer 2

Resposta:

df_etanol[['ANO', 'JAN', 'FEV']].plot(x='ANO', kind='bar', figsize=(12, 5), rot=45, fontsize=12)

Explicação:

Corrigido pelo AVA