<jupyter_start><jupyter_text>Número de óbtidos por COVID-19    Ranking 10 maiores cidades brasileiras - considerando últ 7 dias    Valores apresentam média diária de óbitos em 7 dias    Atualizado com dados até 23/05/2020    Data no formato aaaa-mm-dd    Fonte: Secretarias Estaduais de Saúde. Brasil.    https://covid.saude.gov.br/<jupyter_code>df7.head(30)
lista_interesse = [('MG', 'Uberlândia'), ('SP', 'Americana'), ('MG', 'Patos de Minas'), ('DF', 'Brasília'), ('MG', 'Patrocínio'), ('MG', 'Araguari')]
df7.loc[lista_interesse].sort_values('Ult_7_Dias', ascending=False)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(20,5))
df_plt = df6.loc['MG', 'Uberlândia']
# dates = pd.date_range('29-03-2020', periods=len(df_plt))

dates = []
for x in df_plt.index:
    if type(x) == str:
        dates.append(x[5:])
    else:
        dates.append(str(x.month) + '-' + str(x.day))
df_plt.index = dates
plt.plot(df_plt)
x = plt.gca().xaxis
for item in x.get_ticklabels():
    item.set_rotation(45)
# str(df6.loc['RJ', 'Rio de Janeiro'].index[0].day) + '-' + str(df6.loc['RJ', 'Rio de Janeiro'].index[0].month)
# x[5:]
# df[df.municipio == 'Rio de Janeiro'].tail(20)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.18075313807531382, 'fraction_numerical': 0.03430962343096234, 'mean_word_length': 4.615023474178404, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 5, '<?xml version=': 0, '>': 5, 'https://': 1, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '1', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '280920', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 517, 'n_tokens_neox': 489, 'n_words': 102, 'path': 'dadosBR.ipynb', 'repo_name': 'mora72/COVID19-Global', 'size': '1195'}