Una de las tareas encomendadas por el equipo de supervisión de la agencia ambiental fue encontrar la emisión promedio de cada gas por año. Pudimos realizar esta tarea utilizando el método groupby() y pivot_table() para generar una tabla que contiene las emisiones a lo largo de los años para cada uno de los gases.
El equipo de supervisión ahora quiere saber la emisión promedio de cada uno de los sectores económicos en la columna "Nivel 1 - Sector". Como desafío, crea una tabla dinámica y una visualización gráfica que contenga esta información, usando solo el método pivot_table para construir la tabla, sin usar el método groupby.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel('/content/GEE_ESTADOS.xlsx')
# Extraemos las columnas desde 1970 hasta 2021
anios = [anio for anio in range(1970, 2022)]
# Crear la tabla dinámica con pivot_table
tabla_sectores = df.pivot_table(index='Nível 1 - Setor', values=anios, aggfunc='mean')
# Reordenar las columnas para asegurar que los años estén en orden cronológico
tabla_sectores = tabla_sectores[anios]
# Mostrar la tabla resultante
print("Emisión promedio por Sector (1970 - 2021):")
display(tabla_sectores)
# Gráfica
plt.figure(figsize=(15, 8))
tabla_sectores.T.plot(figsize=(15, 8), marker='o', markersize=3)
plt.title('Evolución de la Emisión Promedio por Sector Económico (1970-2021)', fontsize=14)
plt.xlabel('Año', fontsize=12)
plt.ylabel('Promedio de Emisiones (t)', fontsize=12)
plt.legend(title='Sector', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
plt.tight_layout()
plt.show()
