Nesse desafio de uma semana a Alura disponibilizou dados dos empréstimos da biblioteca da UFRN desde o primeiro semestre de 2010 até o primeiro semestre de 2020. A ideia do desafio é fazer uma análise destes dados usando Python para tirar insigths para melhorias da biblioteca. A cada dia foi dado um novo desafio para encontrar novas interpretações dos dados.
No primeiro dia, foram realizadas pequenas modificações nos dados da UFRN. Nessa etapa inicial, as tabelas de cada semestre foram organizadas em um Data Frame junto com a identificação dos exemplares.
#Criando uma lista com todos os csv files
file_path='D:/Projects1/7Days_of_Code/Data_Set/'
emprestimos = os.listdir(file_path)
emprestimos=emprestimos[1:len(emprestimos)-1]
files = [file_path + str(elemento) for elemento in emprestimos]
#Colocando todos os dados de emprestimo em um único DataFrame
data_set=pd.DataFrame()
data_set= pd.concat([pd.read_csv(f) for f in files], ignore_index=True)
data_set.drop_duplicates(inplace=True)
#Com os exemplares convertido em csv é possível mesclar os dois
exemplares=pd.DataFrame()
exemplares=pd.read_csv('D:/Projects1/7Days_of_Code/dados_exemplares.csv')
dados=data_set.merge(exemplares)No Dia 2 foram feitas as primeiras alterações para facilitar a análise dos exemplares da faculdade. Aqui foi separado em categorias cada um dos livros, para isso foi feita uma função para achar a localização do livro e substituir pela categoria equivalente.
def classifica(tag):
if tag>=0 and tag<=99:
return 'Generalidades'
elif tag>=100 and tag<=199:
return 'Filosofia e psicologia'
elif tag>=100 and tag<=199:
return 'Religião'
elif tag>=100 and tag<=199:
return 'Ciências sociais'
elif tag>=100 and tag<=199:
return 'Classe vaga'
elif tag>=100 and tag<=199:
return 'Matemática e ciências naturais'
elif tag>=100 and tag<=199:
return 'Ciências aplicadas'
elif tag>=100 and tag<=199:
return 'Belas artes'
elif tag>=100 and tag<=199:
return 'Linguagem. Língua. Linguística'
else:
return 'Geografia. Biografia. História'Com essa função ficou mais fácil de encontrar e classificar corretamente a categoria de cada livro da biblioteca.
dados['categoria']='Categoria'
dados['categoria']=dados['localizacao'].apply(classifica)No dia 3 o desafio foi descobrir o comportamneto dos empréstimos no decorrer dos anos para saber se houve um aumento ou uma redução no número de empréstimos. Para visualizar melhor este comportamento entre o primeiro semestre de 2010 e o primeiro semestre de 2020 foi utilizada a biblioteca Matplotlib.
#Emprestimos por ano
dados['data_emprestimo']=pd.to_datetime(dados['data_emprestimo'])
dados['ano_emprestimo']=dados['data_emprestimo'].dt.year
#Filtrando e analisando o comportamento dos empréstimos
emprestimos_por_ano = dados['ano_emprestimo'].value_counts().sort_index()
plt.bar(emprestimos_por_ano.index, emprestimos_por_ano.values, color='skyblue')
plt.title('Emprétimos por Ano da UFRN')
plt.xlabel('Ano de Empréstimo')
plt.ylabel('Número de Empréstimos')
plt.xticks(emprestimos_por_ano.index, rotation=0)
plt.tight_layout()
plt.show()De forma similar a essa primeira parte foi realizado a mesma análise para os meses no mesmo período.
dados['mes_emprestimo']=dados['data_emprestimo'].dt.month
emprestimos_mensais=dados['mes_emprestimo'].value_counts().sort_index()
plt.bar(emprestimos_mensais.index,emprestimos_mensais.values,color='skyblue')
plt.title('Empréstimos Mensais da UFRN')
plt.xlabel('Meses')
plt.ylabel('Número de Empréstimos')
plt.xticks(emprestimos_mensais.index, rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()