En esta aula aprendí a automatizar el análisis con Pandas usando groupby en tablas multiíndice. Con idxmax() podemos identificar el sector más contaminante por cada gas, y con max() obtener el valor de emisión correspondiente. Además, vimos cómo combinar ambas informaciones en una tabla más completa y cómo usar swaplevel() para invertir los índices y responder la segunda pregunta: cuál es el gas más contaminante por cada sector. El resultado muestra que el CO2 es el principal contaminante en todos los sectores.
