Análise exploratória de dados públicos sobre viagens de servidores federais em 2023 — padrões de gastos, distribuição por cargo e comportamento das despesas.
| Conceito | Método / Função | Aplicação |
|---|---|---|
| Importação de CSV | pd.read_csv(encoding, sep, decimal) | Leitura correta de arquivos com caracteres especiais |
| Tipagem de dados | .astype(float), pd.to_datetime() | Conversão de texto para números e datas |
| String methods | .str.upper(), .str.replace(), .str.len() | Manipulação e padronização de textos |
| Agrupamentos | groupby() com agg(), sum(), mean() | Consolidação de dados por cargo |
| Filtros booleanos | &, |, .isin(), .startswith() | Seleção de subconjuntos relevantes |
| Tratamento de nulos | dropna(), fillna() | Tratamento de registros sem cargo identificado |
| Manipulação de datas | .dt.month_name(), .dt.days | Extração de mês e cálculo de duração |
| Join de tabelas | merge() | Integração entre viagens e passagens |
| Visualização | matplotlib.pyplot, ax.barh(), ax.scatter() | Gráficos de barras e dispersão |
| Exportação | .to_excel(), .to_csv(), plt.savefig() | Salvamento de resultados e figuras |