[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-seo-215442-112":3,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":85,"doc-detail-215442-pt":128},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"ok",{"site_id":7,"language":8,"slug":9,"title":10,"keywords":11,"description":12,"schema_data":13,"social_meta":78,"head_meta":80,"extra_data":82,"updated_unix":84},112,"pt","relatorio-algoritmados-documentacao-documentation-of-packages-and-enem-microdata-processing-2021-2023","Relatorio-Algoritmados-Documentacao - Documentação de pacotes e processamento de microdados do ENEM (2021-2023)","","A documentação descreve o uso de pacotes Python para carregar, tratar e analisar microdados do ENEM dos anos de 2021, 2022 e 2023. Inclui etapas de leitura dos arquivos CSV, seleção de colunas relevantes de raça/cor, ano, tipo de escola e notas (MT, redação, LC, CH e CN), além de mapeamentos numéricos para nomes descritivos. Também contempla a remoção de registros não respondidos, linhas vazias e a filtragem de dados de exterior, finalizando com o cálculo do total de alunos por escola pública e privada em cada ano, para apoiar análises futuras.",{"@graph":14,"@context":77},[15,34,56],{"@type":16,"itemListElement":17},"BreadcrumbList",[18,23,27,31],{"item":19,"name":20,"@type":21,"position":22},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",1,{"item":24,"name":25,"@type":21,"position":26},"https://docshare.wps.com/pt/document/","Document",2,{"item":28,"name":29,"@type":21,"position":30},"https://docshare.wps.com/pt/document/tecnologia/","Tecnologia",3,{"item":32,"name":10,"@type":21,"position":33},"https://docshare.wps.com/pt/document/relatorio-algoritmados-documentacao-documentation-of-packages-and-enem-microdata-processing-2021-2023/215442/",4,{"url":32,"name":10,"@type":35,"image":36,"author":41,"headline":10,"publisher":44,"fileFormat":47,"inLanguage":8,"description":12,"dateModified":48,"datePublished":49,"encodingFormat":47,"isAccessibleForFree":50,"interactionStatistic":51},"DigitalDocument",{"url":37,"@type":38,"width":39,"height":40},"https://docshare.wps.com/thumbnails/relatorio-algoritmados-documentacao-documentation-of-packages-and-enem-microdata-processing-2021-2023/215442.png","ImageObject",300,407,{"name":42,"@type":43},"Angel","Person",{"url":19,"name":45,"@type":46},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-09-29","2026-09-07",true,{"@type":52,"interactionType":53,"userInteractionCount":55},"InteractionCounter",{"@type":54},"ViewAction",5,{"@type":57,"mainEntity":58},"FAQPage",[59,65,69,73],{"name":60,"@type":61,"acceptedAnswer":62},"Quais bibliotecas são usadas no projeto e para quais tarefas?","Question",{"text":63,"@type":64},"O projeto utiliza pandas para carregar e transformar dados, numpy para operações numéricas, matplotlib.pyplot e seaborn para visualizações e scipy.stats para cálculos estatísticos, além de math para funções matemáticas.","Answer",{"name":66,"@type":61,"acceptedAnswer":67},"Como o projeto seleciona apenas as colunas necessárias dos microdados do ENEM?",{"text":68,"@type":64},"São filtradas colunas específicas para raça/cor, ano, tipo de escola e notas em diferentes áreas (MT, redação, LC, CH e CN), criando subconjuntos separados para 2021, 2022 e 2023.",{"name":70,"@type":61,"acceptedAnswer":71},"O que acontece com TP_ESCOLA e TP_COR_RACA antes da análise?",{"text":72,"@type":64},"TP_ESCOLA é mapeado de códigos para categorias como Escola pública, Privada e Exterior, removendo registros não respondidos e de exterior. TP_COR_RACA é mapeado para nomes e registros com 'não declarado' são removidos.",{"name":74,"@type":61,"acceptedAnswer":75},"Como é calculado o total de alunos de escola pública e privada por ano?",{"text":76,"@type":64},"O cálculo soma, para cada ano, quantas linhas têm TP_ESCOLA igual a 'Escola pública' e quantas têm 'Privada', imprimindo os totais de 2021, 2022 e 2023 para uso em análises futuras.","https://schema.org",{"og:url":32,"og:type":79,"og:title":10,"og:site_name":45,"og:description":12},"article",{"robots":81,"canonical":32},"index,follow",{"doc_id":83,"site_id":7},215442,1788800892,{"code":4,"msg":86,"data":87},"success",[88,93,97,101,105,109,113,117,121,125],{"id":89,"doc_module":4,"doc_module_name":25,"category_name":90,"show_sort_weight":91,"slug":92},26,"Contos e Romances",60,"story-novel",{"id":94,"doc_module":4,"doc_module_name":25,"category_name":95,"show_sort_weight":91,"slug":96},46,"Estilo de 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gráficos como histogramas, scatter plots e outros.  \n  seaborn : biblioteca baseada no matplotlib, ideal para visualizações estatísticas aprimoradas.  \n  math : biblioteca para funções matemáticas  \n  scipy.stats : ermite realizar cálculos descritivos, testes de hipóteses, gerar distribuições probabilísticas e muito mais.  \nIn [2]:  \nIn [4]:  \nimport pandas as pd \\# Manipulação de dados tabulares import numpy as np \\# Operações numéricas com arrays import matplotlib.pyplot as plt \\# Geração de gráficos  \nimport seaborn as sns \\# Visualização de dados com gráficos estatísticos import math \\# Biblioteca padrão para funções matemáticas  \nfrom scipy.stats import t \\# Importa a distribuição t de Student para testes estatísticos (com  \nImportando as bases  \nCarregar as bases Microdados do enem dos anos de 2021, 2022 e 2023 em csv  \n[enem_2023](enem_2023 = pd.read_csv)[ =](enem_2023 = pd.read_csv)[ pd](enem_2023 = pd.read_csv)[.](enem_2023 = pd.read_csv)[read_csv](enem_2023 = 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[[ 'TP_COR_RACA' , 'NU_ANO' , 'TP_ESCOLA' , 'NO_MUNICIPIO_PROVA' ,'NU_NOTA_MT' , 'NU_NOTA_REDACAO' , 'NU_NOTA_LC' , 'NU_NOTA_CH' , 'NU_NOTA_CN' ]]  \nenem_2021 = enem_2021 [[ 'TP_COR_RACA' , 'NU_ANO' , 'TP_ESCOLA' , 'NO_MUNICIPIO_PROVA' ,'NU_NOTA_MT' , 'NU_NOTA_REDACAO' , 'NU_NOTA_LC' , 'NU_NOTA_CH' , 'NU_NOTA_CN' ]]  \nSubstituir os números da coluna TP_ESCOLA pelo respectivo nome e Remover linhas não necessárias  \nEste bloco faz o mapeamento correto da coluna TP_ESCOLA dos números pelo seu nome, para facilitar oentendimento do projeto. Além disso, remove as linhas onde o tipo de escola está como não respondida ou de quem estuda no exterior  \nIn [8]: mapeamento = {  \n1 : 'Não respondeu' ,  \n2 : 'Escola pública' ,  \n3 : 'Privada' ,  \n4 : 'Exterior'  \n}  \n\\# Aplica o mapeamento e remove 'Não respondeu' com atribuição corretaenem_2023 [ 'TP_ESCOLA' ] = enem_2023 [ 'TP_ESCOLA' ] .map(mapeamento) enem_2023 = enem_2023 [enem_2023 [ 'TP_ESCOLA' ] != 'Não respondeu' ]  \nenem_2023 = enem_2023 [enem_2023 [ 'TP_ESCOLA' ] != 'Exterior' ] enem_2022 [ 'TP_ESCOLA' ] = enem_2022 [ 'TP_ESCOLA' ] .map(mapeamento)  \nenem_2022 = enem_2022 [enem_2022 [ 'TP_ESCOLA' ] != 'Não respondeu' ]  \nenem_2022 = enem_2022 [enem_2022 [ 'TP_ESCOLA' ] != 'Exterior' ]  \nenem_2021 [ 'TP_ESCOLA' ] = enem_2021 [ 'TP_ESCOLA' ] .map(mapeamento) enem_2021 = enem_2021 [enem_2021 [ 'TP_ESCOLA' ] != 'Não respondeu' ]  \nenem_2021 = enem_2021 [enem_2021 [ 'TP_ESCOLA' ] != 'Exterior' ]  \nSubstituir os números da coluna TP_COR_RACA pelo respectivo nome e Remover linhas não necessárias  \nEste bloco faz o mapeamento correto da coluna TP_COR_RACA dos números pelo seu nome, para facilitar o entendimento do projeto. Além disso, remove as linhas onde o tipo de cor/raça está como nãodeclarado  \nIn [10]: mapeame","cbCaiukSm2d3czq9","https://ap.wps.com/l/cbCaiukSm2d3czq9","pdf",1311346,22,"Portuguese","# Importação de pacotes essenciais\n## bibliotecas: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, math, scipy.stats\n# Importando as bases\n## Leitura dos microdados do ENEM 2021, 2022 e 2023\n# Selecionar colunas específicas\n## campos de raça/cor, ano, tipo de escola e notas\n# Substituir e filtrar dados\n## Mapear TP_ESCOLA e remover valores não necessários\n## Mapear TP_COR_RACA e remover não declarados\n# Excluir linhas vazias\n# Total de alunos que fizeram o ENEM\n## Contagem de público x privado em 2021, 2022 e 2023","[{\"question\":\"Quais bibliotecas são usadas no projeto e para quais tarefas?\",\"answer\":\"O projeto utiliza pandas para carregar e transformar dados, numpy para operações numéricas, matplotlib.pyplot e seaborn para visualizações e scipy.stats para cálculos estatísticos, além de math para funções matemáticas.\"},{\"question\":\"Como o projeto seleciona apenas as colunas necessárias dos microdados do ENEM?\",\"answer\":\"São filtradas colunas específicas para raça/cor, ano, tipo de escola e notas em diferentes áreas (MT, redação, LC, CH e CN), criando subconjuntos separados para 2021, 2022 e 2023.\"},{\"question\":\"O que acontece com TP_ESCOLA e TP_COR_RACA antes da análise?\",\"answer\":\"TP_ESCOLA é mapeado de códigos para categorias como Escola pública, Privada e Exterior, removendo registros não respondidos e de exterior. 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