• A

  Utilizar df.groupby('contribuinte')['valor'].sum() para o total por contribuinte; para a média móvel, aplicar df.set_index('data').groupby('contribuinte')['valor'].resample('D').sum().rolling(window=7).mean(); para a diferença percentual, calcular (df.groupby('contribuinte')['valor'].last() - df.groupby('contribuinte')['valor'].first()) / df.groupby('contribuinte')['valor'].first() * 100; e para o crescimento consistente, usar df.sort_values(['contribuinte', 'data']).groupby('contribuinte')['valor'].apply(lambda x: (x.diff() > 0).mean() >= 0.8).

• B

  Converter o DataFrame para um array NumPy e utilizar operações vetorizadas: arr = df[['contribuinte', 'valor', 'data']].to_numpy(); agrupar manualmente com np.unique e np.add.reduceat; para a média móvel, usar np.convolve com kernel de 7 dias; para a diferença percentual, calcular com np.diff e divisão; e para o crescimento consistente, usar np.diff e np.mean por grupo.

• C

  Utilizar df.groupby('contribuinte')['valor'].agg(['sum', 'first', 'last']) para totais e diferença percentual; para a média móvel, aplicar df.set_index('data').groupby('contribuinte')['valor'].resample('D').sum().rolling(window=7, min_periods=1).mean(); para o crescimento consistente, usar df.sort_values(['contribuinte', 'data']).groupby('contribuinte')['valor'].apply(lambda x: (x.diff().dropna() > 0).mean() >= 0.8); e para otimizar memória, converter colunas string para category e usar float32 para valores.

• D

  Utilizar df.groupby('contribuinte')['valor'].sum() para o total; para a média móvel, aplicar df.pivot_table(index='data', columns='contribuinte', values='valor', aggfunc='sum').rolling(window=7).mean(); para a diferença percentual, calcular (df.groupby('contribuinte')['valor'].last() - df.groupby('contribuinte')['valor'].first()) / df.groupby('contribuinte')['valor'].first() * 100; e para o crescimento consistente, usar df.groupby('contribuinte')['valor'].apply(lambda x: (x.diff() > 0).mean() >= 0.8).

• E

  Utilizar df.groupby('contribuinte')['valor'].sum() para o total; para a média móvel, aplicar df.set_index('data').groupby('contribuinte')['valor'].resample('D').sum().rolling(window=7).mean(); para a diferença percentual, calcular (df.groupby('contribuinte')['valor'].last() - df.groupby('contribuinte')['valor'].first()) / df.groupby('contribuinte')['valor'].first() * 100; e para o crescimento consistente, usar df.sort_values(['contribuinte', 'data']).groupby('contribuinte')['valor'].apply(lambda x: (x.diff().dropna() > 0).mean() >= 0.8).

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