<jupyter_start><jupyter_text>Importar DF<jupyter_code>#df1 = pd.read_csv(r"C:\Users\<NAME>\Desktop\CienciaDatos\Proyecto Integrador\proyectointegrador\vector_pago_1.csv")
df1 = pd.read_csv(r"C:\Users\naujs\Google Drive\EAFIT2020\Semestre1\ProyInt\VECTOR_PAGO.CSV", delimiter ='¡', engine = "python")
df1.describe()
##df = pd.read_csv(r"C:\Users\<NAME>\Desktop\CienciaDatos\Proyecto Integrador\proyectointegrador\vector_pago_1.csv", dtype=object)
df= pd.read_csv(r"C:\Users\naujs\Google Drive\EAFIT2020\Semestre1\ProyInt\VECTOR_PAGO.CSV", delimiter ='¡', engine = "python")
df.head()
df.columns
df.shape
df.describe()
df.info()<jupyter_output><class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 366 entries, 0 to 365
Data columns (total 58 columns):
 #   Column                        Non-Null Count  Dtype  
---  ------                        --------------  -----  
 0   CUCONUSE                      366 non-null    int64  
 1   VECTOR                        366 non-null    int64  
 2   SESUSERV                      366 non-null    int64  
 3   SESUSUSC                      366 non-null    int64  
 4   SESUFEIN                      366 non-null    object 
 5   SESUFERE                      306 non-null    object 
 6   SESUCATE                      366 non-null    int64  
 7   SESUSUCA                      366 non-null    int64  
 8   SESUDEPA                      366 non-null    int64  
 9   SESULOCA                      366 non-null    int64  
 10  SESUESCO                      366 non-null    object 
 11  SESUCUSA                      366 non-null    int64  
 12  SESUSAPE                      336 non-null    float64
 13  SESUS[...]<jupyter_text>Vector<jupyter_code>dfn=df[['V1','V2','V3','V4','V5','V6','V7', 'V8','V9', 'V10', 'V11','V12']]
dfn.dropna()
dfn.describe()
dfn1=df[['SUMA','CALIFICACION_VECTOR_SERVICIO','CALIFICACION_VECTOR_CONTRATO','CALIFICACION_VECTOR_CLIENTE']]
dfn1.dropna()
V1 = dfn["V1"].dropna()
V2 = dfn["V2"].dropna()
V3 = dfn["V3"].dropna()
V4 = dfn["V4"].dropna()
V5 = dfn["V5"].dropna()
V6 = dfn["V6"].dropna()
V7 = dfn["V7"].dropna()
V8 = dfn["V8"].dropna()
V9 = dfn["V9"].dropna()
V10 = dfn["V10"].dropna()
V11 = dfn["V11"].dropna()
V12 = dfn["V12"].dropna()
Suma = dfn1["SUMA"].dropna()
cvs = dfn1["CALIFICACION_VECTOR_SERVICIO"].dropna()
cvc = dfn1["CALIFICACION_VECTOR_CONTRATO"].dropna()
cvl = dfn1["CALIFICACION_VECTOR_CLIENTE"].dropna()
#Estos gráficos se deben mejorar, pero ayuda desde el análisis descriptivo a verificar outliers o valores que están por fuera de los bigotes.
plt.boxplot ([V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7,V8,V9,V10,V11,V12], vert=False)
plt.show()
#Estos gráficos se deben mejorar, pero ayuda desde el análisis descriptivo a verificar outliers o valores que están por fuera de los bigotes.
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

axs[0, 0].boxplot(Suma, vert=False)
axs[0, 1].boxplot(cvs, vert=False)
axs[1, 0].boxplot(cvc, vert=False)
axs[1, 1].boxplot(cvl, vert=False)

plt.show()
#Verificar desde el análisis descriptivo esto para que nos sirve.
M1 = np.array([cvs, cvc, cvl])
covMatrix1 = np.cov(M1,bias=True)
#print (covMatrix)
sns.heatmap(covMatrix1, annot=True, fmt='g')
plt.show()
#Relación por pares de variables. Mirar en que podemos mejorar esta parte.
sns.pairplot(dfn1)
plt.show()
#left_label = [str(c) + ', '+ str(round(y)) for c, y in zip(df.V1, df['V1'])]
#right_label = [str(c) + ', '+ str(round(y)) for c, y in zip(df.V2, df['V2'])]
#klass = ['red' if (y1-y2) < 0 else 'green' for y1, y2 in zip(df['V1'], df['V2'])]

# draw line
# https://stackoverflow.com/questions/36470343/how-to-draw-a-line-with-matplotlib/36479941
#def newline(p1, p2, color='black'):
#    ax = plt.gca()
#    l = mlines.Line2D([p1[0],p2[0]], [p1[1],p2[1]], color='red' if p1[1]-p2[1] > 0 else 'green', marker='o', markersize=6)
#    ax.add_line(l)
#    return l

#fig, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(14,14), dpi= 80)

# Vertical Lines
#ax.vlines(x=1, ymin=500, ymax=13000, color='black', alpha=0.7, linewidth=1, linestyles='dotted')
#ax.vlines(x=3, ymin=500, ymax=13000, color='black', alpha=0.7, linewidth=1, linestyles='dotted')

# Points
#ax.scatter(y=df['1952'], x=np.repeat(1, df.shape[0]), s=10, color='black', alpha=0.7)
#ax.scatter(y=df['1957'], x=np.repeat(3, df.shape[0]), s=10, color='black', alpha=0.7)

# Line Segmentsand Annotation
#for p1, p2, c in zip(df['1952'], df['1957'], df['continent']):
#    newline([1,p1], [3,p2])
#    ax.text(1-0.05, p1, c + ', ' + str(round(p1)), horizontalalignment='right', verticalalignment='center', fontdict={'size':14})
#    ax.text(3+0.05, p2, c + ', ' + str(round(p2)), horizontalalignment='left', verticalalignment='center', fontdict={'size':14})

# 'Before' and 'After' Annotations
#ax.text(1-0.05, 13000, 'BEFORE', horizontalalignment='right', verticalalignment='center', fontdict={'size':18, 'weight':700})
#ax.text(3+0.05, 13000, 'AFTER', horizontalalignment='left', verticalalignment='center', fontdict={'size':18, 'weight':700})

# Decoration
#ax.set_title("Slopechart: Comparing GDP Per Capita between 1952 vs 1957", fontdict={'size':22})
#ax.set(xlim=(0,4), ylim=(0,14000), ylabel='Mean GDP Per Capita')
#ax.set_xticks([1,3])
#ax.set_xticklabels(["1952", "1957"])
#plt.yticks(np.arange(500, 13000, 2000), fontsize=12)

# Lighten borders
#plt.gca().spines["top"].set_alpha(.0)
#plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(.0)
#plt.gca().spines["right"].set_alpha(.0)
#plt.gca().spines["left"].set_alpha(.0)
#plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>CANTIDAD Facturas<jupyter_code>facturas = df["CANTIDAD"].dropna()
facturas = facturas.astype(str).astype(int)
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]

plt.hist(facturas, color="gray")
plt.grid(axis='y', alpha=1)
plt.xlabel('Numero de clientes')
plt.ylabel('Numero de facturas')
plt.title('Facturas por cliente')
plt.xticks(x)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>CALIFICACION_VECTOR_SERVICIO<jupyter_code>calificacion_servicio = df['CALIFICACION_VECTOR_SERVICIO']
calificacion_servicio = calificacion_servicio.astype(str).astype(int)
criteria = [calificacion_servicio.between(75, 100), calificacion_servicio.between(60, 74), calificacion_servicio.between(0, 59)]
values = ['Pago Oprtuno', 'Pago no Oportuno', 'No Pago']

df['Rangos_calificacion_servicio'] = np.select(criteria, values, 0)

calificacion_servicio = df['Rangos_calificacion_servicio'].value_counts()
calificacion_servicio = calificacion_servicio.to_frame()
calificacion_servicio = calificacion_servicio.sort_values(by = 'Rangos_calificacion_servicio', ascending=True)
calificacion_servicio.head()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), facecolor='white', dpi= 80)
ax.vlines(x=calificacion_servicio.index, ymin=0, ymax=calificacion_servicio.Rangos_calificacion_servicio, color='firebrick', alpha=0.7, linewidth=20)

# Annotate Text
for i, calificacion_servicio in enumerate(calificacion_servicio.Rangos_calificacion_servicio):
    ax.text(i, calificacion_servicio+0.5, round(calificacion_servicio, 1), horizontalalignment='center')


# Title, Label, Ticks and Ylim
ax.set_title('Calificacion en el vector de servicio', fontdict={'size':22})
#ax.set(ylabel='Frecuencia', ylim=(0, 30))
#plt.xticks(vector_cualitativo.index, vector_cualitativo.index, rotation=60, horizontalalignment='right', fontsize=12)

# Add patches to color the X axis labels
p1 = patches.Rectangle((.57, -0.005), width=.33, height=.13, alpha=.1, facecolor='green', transform=fig.transFigure)
p2 = patches.Rectangle((.124, -0.005), width=.446, height=.13, alpha=.1, facecolor='red', transform=fig.transFigure)
fig.add_artist(p1)
fig.add_artist(p2)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>CALIFICACION_VECTOR_CONTRATO<jupyter_code>calificacion_contrato = df['CALIFICACION_VECTOR_CONTRATO']
calificacion_contrato = calificacion_contrato.astype(str).astype(int)
criteria = [calificacion_contrato.between(75, 100), calificacion_contrato.between(60, 74), calificacion_contrato.between(0, 59)]
values = ['Pago Oprtuno', 'Pago no Oportuno', 'No Pago']

df['Rangos_calificacion_contrato'] = np.select(criteria, values, 0)

calificacion_contrato = df['Rangos_calificacion_contrato'].value_counts()
calificacion_contrato = calificacion_contrato.to_frame()
calificacion_contrato = calificacion_contrato.sort_values(by = 'Rangos_calificacion_contrato', ascending=True)
calificacion_contrato.head()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), facecolor='white', dpi= 80)
ax.vlines(x=calificacion_contrato.index, ymin=0, ymax=calificacion_contrato.Rangos_calificacion_contrato, color='firebrick', alpha=0.7, linewidth=20)

# Annotate Text
for i, calificacion_contrato in enumerate(calificacion_contrato.Rangos_calificacion_contrato):
    ax.text(i, calificacion_contrato+0.5, round(calificacion_contrato, 1), horizontalalignment='center')


# Title, Label, Ticks and Ylim
ax.set_title('Calificacion en el vector de contrato', fontdict={'size':22})
#ax.set(ylabel='Frecuencia', ylim=(0, 30))
#plt.xticks(vector_cualitativo.index, vector_cualitativo.index, rotation=60, horizontalalignment='right', fontsize=12)

# Add patches to color the X axis labels
p1 = patches.Rectangle((.57, -0.005), width=.33, height=.13, alpha=.1, facecolor='green', transform=fig.transFigure)
p2 = patches.Rectangle((.124, -0.005), width=.446, height=.13, alpha=.1, facecolor='red', transform=fig.transFigure)
fig.add_artist(p1)
fig.add_artist(p2)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>CALIFICACION_VECTOR_CLIENTE<jupyter_code>calificacion_cliente = df['CALIFICACION_VECTOR_CLIENTE']
calificacion_cliente = calificacion_cliente.astype(str).astype(int)
criteria = [calificacion_cliente.between(75, 100), calificacion_cliente.between(60, 74), calificacion_cliente.between(0, 59)]
values = ['Pago Oprtuno', 'Pago no Oportuno', 'No Pago']

df['Rangos_calificacion_cliente'] = np.select(criteria, values, 0)

calificacion_cliente = df['Rangos_calificacion_cliente'].value_counts()
calificacion_cliente = calificacion_cliente.to_frame()
calificacion_cliente = calificacion_cliente.sort_values(by = 'Rangos_calificacion_cliente', ascending=True)
calificacion_cliente.head()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), facecolor='white', dpi= 80)
ax.vlines(x=calificacion_cliente.index, ymin=0, ymax=calificacion_cliente.Rangos_calificacion_cliente, color='firebrick', alpha=0.7, linewidth=20)

# Annotate Text
for i, calificacion_cliente in enumerate(calificacion_cliente.Rangos_calificacion_cliente):
    ax.text(i, calificacion_cliente+0.5, round(calificacion_cliente, 1), horizontalalignment='center')


# Title, Label, Ticks and Ylim
ax.set_title('Calificacion en el vector de cliente', fontdict={'size':22})
#ax.set(ylabel='Frecuencia', ylim=(0, 30))
#plt.xticks(vector_cualitativo.index, vector_cualitativo.index, rotation=60, horizontalalignment='right', fontsize=12)

# Add patches to color the X axis labels
p1 = patches.Rectangle((.57, -0.005), width=.33, height=.13, alpha=.1, facecolor='green', transform=fig.transFigure)
p2 = patches.Rectangle((.124, -0.005), width=.446, height=.13, alpha=.1, facecolor='red', transform=fig.transFigure)
fig.add_artist(p1)
fig.add_artist(p2)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>VECTOR_CUALITATIVO_CONTRATO<jupyter_code>vector_cualitativo = df['VECTOR_CUALITATIVO_CONTRATO'].value_counts()
vector_cualitativo = vector_cualitativo.to_frame()
vector_cualitativo.head()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), facecolor='white', dpi= 80)
ax.vlines(x=vector_cualitativo.index, ymin=0, ymax=vector_cualitativo.VECTOR_CUALITATIVO_CONTRATO, color='firebrick', alpha=0.7, linewidth=20)


# Annotate Text
for i, VECTOR_CUALITATIVO_CONTRATO in enumerate(vector_cualitativo.VECTOR_CUALITATIVO_CONTRATO):
    ax.text(i, VECTOR_CUALITATIVO_CONTRATO+0.5, round(VECTOR_CUALITATIVO_CONTRATO, 1), horizontalalignment='center')


# Title, Label, Ticks and Ylim
ax.set_title('Calificacion por contrato', fontdict={'size':22})
#ax.set(ylabel='Frecuencia', ylim=(0, 30))
#plt.xticks(vector_cualitativo.index, vector_cualitativo.index, rotation=60, horizontalalignment='right', fontsize=12)

# Add patches to color the X axis labels
p1 = patches.Rectangle((.57, -0.005), width=.33, height=.13, alpha=.1, facecolor='red', transform=fig.transFigure)
p2 = patches.Rectangle((.124, -0.005), width=.446, height=.13, alpha=.1, facecolor='green', transform=fig.transFigure)
fig.add_artist(p1)
fig.add_artist(p2)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Banco 1<jupyter_code>banco1 = df['BANCO_1'].value_counts()
banco1 = banco1.to_frame()
banco1.head()
plot = banco1.plot.pie(y='BANCO_1', figsize=(15, 15), autopct='%1.0f%%', legend = None, fontsize = (8))
plt.title("TOP 1 Banco mas popular")
plt.ylabel("")
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Banco 2<jupyter_code>banco2 = df['BANCO_2'].value_counts()
banco2 = banco2.to_frame()
banco2.head()
plot = banco2.plot.pie(y='BANCO_2', figsize=(15, 15), autopct='%1.0f%%', legend = None, fontsize = (8))
plt.title("TOP 2 Banco mas popular")
plt.ylabel("")
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Dia 1 mas utilizado para hacer pagos<jupyter_code>dia1 = df["DIA_PAGO_1"].dropna()
dia1 = dia1.astype(str).astype(int)
plt.hist(dia1, bins=31)
plt.grid(axis='y', alpha=0.75)
plt.xlabel('Dia 1 de pago')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.title('Dia 1 mas utilizado para pagos')
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Dia 2 mas utilizado para hacer pagos<jupyter_code>dia2 = df["DIA_PAGO_2"].dropna()
dia2 = dia2.astype(str).astype(int)
plt.hist(dia2, bins=31)
plt.grid(axis='y', alpha=0.75)
plt.xlabel('Dia 2 de pago')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.title('Dia 2 mas utilizado para pagos')
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Dia 3 mas utilizado para hacer pagos<jupyter_code>dia3 = df["DIA_PAGO_3"].dropna()
dia3 = dia3.astype(str).astype(int)
plt.hist(dia3, bins=31)
plt.grid(axis='y', alpha=0.75)
plt.xlabel('Dia 3 de pago')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.title('Dia 3 mas utilizado para pagos')
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>REGION<jupyter_code>regional = df["REGIONAL"].value_counts()
regional = regional.to_frame()
regional.head()
regional = df.groupby('REGIONAL').size().reset_index(name='counts')

# Draw Plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7), subplot_kw=dict(aspect="equal"), dpi= 80)

data = regional['counts']
categories = regional['REGIONAL']
explode = [0,0.1,0]

def func(pct, allvals):
    absolute = int(pct/100.*np.sum(allvals))
    return "{:.1f}% ({:d} )".format(pct, absolute)

wedges, texts, autotexts = ax.pie(data, 
                                  autopct=lambda pct: func(pct, data),
                                  textprops=dict(color="w"), 
                                  colors=plt.cm.Dark2.colors,
                                 startangle=140,
                                 explode=explode)

# Decoration
ax.legend(wedges, categories, title="Vehicle Class", loc="center left", bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1))
plt.setp(autotexts, size=10, weight=700)
ax.set_title("Class of Vehicles: Pie Chart")
plt.show()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.16273961661341854, 'fraction_numerical': 0.04918796592119276, 'mean_word_length': 5.639416703490941, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 56, '<?xml version=': 0, '>': 56, 'https://': 1, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 5, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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