<jupyter_start><jupyter_text>EnunciadoCarregue os dados do arquivo googleplaystore.csv e, em seguida:(a) Crie um gráfico de pizza que apresente o percentual dos gêneros (Genres) dos aplicativos. Como existem muitos gêneros, considere apenas os 10 primeiros.(b) Crie um gráfico de barras que contenha a quantidade de aplicativos que foram desenvolvidos para cada versão específica (ou conjunto de versões) do Android, especificadas na coluna Android Ver.<jupyter_code>import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
%matplotlib inline<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>(a) Crie um gráfico de pizza que apresente o percentual dos gêneros (Genres) dos aplicativos. Como existem muitos gêneros, considere apenas os 10 primeiros.<jupyter_code>app = pd.read_csv("C:\\Users\\Fabio\\Desktop\\Data Science\\Módulo 3\\googleplaystore.csv")
app_10 = app.head(10)
app_10
plt.rcParams['figure.figsize']=15,5 # Parâmetro usado para esticar e/ou aumentar o gráfico. Esta única referência serve para todos os gráficos
app_10["Genres"].value_counts()
plt.pie(app_10["Genres"].value_counts(), labels=app_10["Genres"].value_counts().index, autopct="%1.2f%%", shadow=True, startangle=90);<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>(b) Crie um gráfico de barras que contenha a quantidade de aplicativos que foram desenvolvidos para cada versão específica (ou conjunto de versões) do Android, especificadas na coluna Android Ver.<jupyter_code>app_filtro = app.groupby(by=["Android Ver"]).count()
app_filtro = app_filtro[app_filtro["App"]> 10]

grafico = plt.barh(app_filtro.index, app_filtro["App"], color="blue");
plt.title("Quantidade de aplicativos desenvolvida por versão do Android")
plt.xticks();<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.10080183276059565, 'fraction_numerical': 0.014891179839633447, 'mean_word_length': 6.9771689497716896, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 13, '<?xml version=': 0, '>': 14, 'https://': 0, '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': '3', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '659200', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 640, 'n_tokens_neox': 629, 'n_words': 173, 'path': 'Lista_matplotlib_04.ipynb', 'repo_name': 'fabiobarreto-data-science/Data-Science---Let-s-Code', 'size': '1746'}