This is the repo of my solution to the Demographic Data Analyzer project from the Data Analysis with Python course from freeCodeCamp. The portuguese description is down below.

In this challenge you must analyze demographic data using Pandas. You are given a dataset of demographic data that was extracted from the 1994 Census database. Here is a sample of what the data looks like:

You must use Pandas to answer the following questions:

• How many people of each race are represented in this dataset? This should be a Pandas series with race names as the index labels. (race column)
• What is the average age of men?
• What is the percentage of people who have a Bachelor's degree?
• What percentage of people with advanced education (Bachelors, Masters, or Doctorate) make more than 50K?
• What percentage of people without advanced education make more than 50K?
• What is the minimum number of hours a person works per week?
• What percentage of the people who work the minimum number of hours per week have a salary of more than 50K?
• What country has the highest percentage of people that earn >50K and what is that percentage?
• Identify the most popular occupation for those who earn >50K in India.

Use the starter code in the file demographic_data_anaylizer. Update the code so all variables set to "None" are set to the appropriate calculation or code. Round all decimals to the nearest tenth.

Unit tests are written for you under test_module.py.

For development, you can use main.py to test your functions. Click the "run" button and main.py will run.

We imported the tests from test_module.py to main.py for your convenience. The tests will run automatically whenever you hit the "run" button.

Copy your project's URL and submit it to freeCodeCamp.

Dua, D. and Graff, C. (2019). UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.

Esse é o repositório com a minha solução para o projeto Demographic Data Analyzer do curso Data Analysis with Python do freeCodeCamp. A tradução é livre e feita por mim.

Neste desafio você deve analisar dados demográficos usando Pandas. Você dispõe de um dataset que foi extraído de um censo de 1994. Aqui está uma amostra de como os dados são:

Você deve usar Pandas para responder as seguintes questões:

• Quantas pessoas de cada raça estão representadas nesse dataset? Isso deve ser uma Series com os nomes das raças de labels do índice (coluna race).
• Qual a idade média dos homens?
• Qual a porcentagem de pessoas que têm um Bachelor's Degree?
• Qual a porcentagem de pessoas com educação avançada (Bachelors, Masters, ou Doctorate) que ganha mais de 50K?
• Qual a porcentagem de pessoas sem educação avançada que ganha mais de 50K?
• Qual o mínimo de horas que uma pessoa trabalha por semana?
• Qual a porcentagem de pessoas que trabalham o mínimo de horas por semana e ganham mais de 50K?
• Qual país tem a maior porcentagem de pessoas que ganham >50K e qual é essa porcentagem?
• Identifique o ocupação mais popular para aqueles que ganham >50K na India.

Use o código inicial em demographic_data_anaylizer. Atualize o código de modo que todas as variáveis "None" tenham seu cálculo/código apropriado. Arrendode os decimais para o décimo mais próximo.

Testes unitários estão escritos para você em test_module.py.

Para desenvolvimento, você pode usar main.py para testar sua função clicando em "run" para rodar main.py.

Os testes unitários para este projeto estão em test_module.py. Importamos os testes de test_module.py para main.py por conveniência. Os teste vão rodar automaticamente quando clicar em "run".

Copie a URL do projeto e submeta-a ao freeCodeCamp.

Dua, D. and Graff, C. (2019). UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.