Tabela dinâmica é uma ferramenta de análise de dados essencial para extrair informações rapidamente. O que poucos sabem é que não é necessário ter o Excel para criar tabelas dinâmicas. Neste artigo mostramos como produzir tabelas dinâmicas com dados econômicos usando a linguagem Python, em apenas 1 comando!
Dados de exemplo
Os dados de exemplo que usaremos para criar tabelas dinâmicas no Python são sobre a situação do desemprego no Brasil. A fonte dos dados é o IBGE, através da sua pesquisa PNADC/T, disponibilizando o número de pessoas desocupadas (em mil) por tempo de procura de trabalho e por unidade federativa, além do trimestre de referência.
| periodo | estado | tempo_procura | pessoas_desocupadas | |
|---|---|---|---|---|
| 319 | 2023 T2 | Distrito Federal | 2 anos ou mais | 31 |
| 320 | 2023 T3 | Distrito Federal | Menos de 1 mês | 23 |
| 321 | 2023 T3 | Distrito Federal | De 1 mês a menos de 1 ano | 83 |
| 322 | 2023 T3 | Distrito Federal | De 1 ano a menos de 2 anos | 25 |
| 323 | 2023 T3 | Distrito Federal | 2 anos ou mais | 25 |
Criando tabelas dinâmicas no Python
Para criar tabelas dinâmicas no Python podemos utilizar a popular biblioteca Pandas para análise de dados. Com apenas um comando é possível gerar a tabela dinâmica da forma que o usuário desejar, definindo as colunas dos valores, os agrupamentos e as funções de agregações. Neste exemplo calculamos o total de pessoas desocupadas por estado e período:
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| pessoas_desocupadas | ||
|---|---|---|
| estado | periodo | |
| Acre | 2023 T1 | 33 |
| 2023 T2 | 31 | |
| 2023 T3 | 21 | |
| Alagoas | 2023 T1 | 143 |
| 2023 T2 | 130 | |
| ... | ... | ... |
| São Paulo | 2023 T2 | 2032 |
| 2023 T3 | 1862 | |
| Tocantins | 2023 T1 | 56 |
| 2023 T2 | 52 | |
| 2023 T3 | 42 |
81 rows × 1 columns
E neste outro exemplo quantificamos o número de pessoas desocupadas por tempo de procura de trabalho, desagregando por estado:
| tempo_procura | 2 anos ou mais | De 1 ano a menos de 2 anos | De 1 mês a menos de 1 ano | Menos de 1 mês |
|---|---|---|---|---|
| estado | ||||
| Acre | 25 | 8 | 32 | 20 |
| Alagoas | 96 | 42 | 150 | 107 |
| Amapá | 59 | 19 | 63 | 19 |
| Amazonas | 177 | 77 | 235 | 86 |
| Bahia | 937 | 341 | 1126 | 464 |
| Ceará | 199 | 109 | 511 | 261 |
| Distrito Federal | 94 | 76 | 273 | 84 |
| Espírito Santo | 83 | 37 | 182 | 101 |
| Goiás | 58 | 50 | 427 | 216 |
| Maranhão | 152 | 66 | 302 | 196 |
| Mato Grosso | 31 | 17 | 89 | 46 |
| Mato Grosso do Sul | 29 | 14 | 109 | 43 |
| Minas Gerais | 204 | 165 | 1184 | 541 |
| Paraná | 146 | 110 | 466 | 194 |
| Paraíba | 150 | 58 | 219 | 91 |
| Pará | 79 | 75 | 551 | 381 |
| Pernambuco | 597 | 177 | 670 | 312 |
| Piauí | 49 | 28 | 173 | 182 |
| Rio Grande do Norte | 136 | 37 | 213 | 97 |
| Rio Grande do Sul | 139 | 103 | 594 | 161 |
| Rio de Janeiro | 1227 | 450 | 1084 | 263 |
| Rondônia | 16 | 10 | 28 | 11 |
| Roraima | 11 | 5 | 22 | 15 |
| Santa Catarina | 57 | 40 | 252 | 95 |
| Sergipe | 101 | 38 | 130 | 73 |
| São Paulo | 1250 | 716 | 3030 | 1098 |
| Tocantins | 27 | 9 | 74 | 40 |
Viu como é simples e fácil produzir tabelas dinâmicas no Python através do Pandas? Você pode ainda aproveitar e gerar um gráfico a partir da sua tabela com apenas 1 comando adicional:
Conclusão
Tabela dinâmica é uma ferramenta de análise de dados essencial para extrair informações rapidamente. O que poucos sabem é que não é necessário ter o Excel para criar tabelas dinâmicas. Neste artigo mostramos como produzir tabelas dinâmicas com dados econômicos usando a linguagem Python, em apenas 1 comando!
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