<jupyter_start><jupyter_text>Importando depósitos à vista<jupyter_code>import pandas as pd

depositos_link = 'http://api.bcb.gov.br/dados/serie/bcdata.sgs.27790/dados?formato=json'
depositos_a_vista = pd.read_json(depositos_link)

valor_depositos = depositos_a_vista['valor']
data_depositos = depositos_a_vista['data']

print(depositos_a_vista)<jupyter_output>data      valor
0    01/12/2001   52735716
1    01/01/2002   49052110
2    01/02/2002   48947550
3    01/03/2002   47804589
4    01/04/2002   50621914
..          ...        ...
236  01/08/2021  357486665
237  01/09/2021  353060999
238  01/10/2021  320734826
239  01/11/2021  325166108
240  01/12/2021  345317374

[241 rows x 2 columns]<jupyter_text>Importando papel moeda em poder do público do BC<jupyter_code>pmpp_link = 'http://api.bcb.gov.br/dados/serie/bcdata.sgs.27789/dados?formato=json'
pmpp = pd.read_json(pmpp_link)

valor_pmpp = pmpp['valor']
data_pmpp = pmpp['data']

print(pmpp)<jupyter_output>data      valor
0    01/12/2001   32584045
1    01/01/2002   27239411
2    01/02/2002   26732167
3    01/03/2002   27191413
4    01/04/2002   26006602
..          ...        ...
236  01/08/2021  279483687
237  01/09/2021  276577198
238  01/10/2021  277198839
239  01/11/2021  274989211
240  01/12/2021  287267577

[241 rows x 2 columns]<jupyter_text>Relacionando os dados de pmpp x deposito à vista (Meios de Pagamento) com o lançamento da nota de 200,00 reais<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

#depositos
depositos = pd.DataFrame({'Joined_date': pd.to_datetime(data_depositos, format = '%d/%m/%Y'),"valor":valor_depositos})

filtered_depositos = depositos.query("Joined_date >= '2020-01-1' and Joined_date <='2021-12-31'")
print(filtered_depositos)

#pmpp
pmpp = pd.DataFrame({'Joined_date': pd.to_datetime(data_pmpp, format = '%d/%m/%Y'),"valor":valor_pmpp})

filtered_pmpp = pmpp.query("Joined_date >= '2020-01-1' and Joined_date <='2021-12-31'")
print(filtered_pmpp)
import matplotlib.pyplot as plt


#tamanho do gráfico
plt.rcParams['figure.figsize'] = [11, 7]
plt.style.use('fivethirtyeight')
fig = plt.figure()


#dando nome as variáveis x e y
depositosd_filtered = filtered_depositos['Joined_date']
depositosv_filtered = filtered_depositos['valor']

pmppd_filtered = filtered_pmpp['Joined_date']
pmppv_filtered = filtered_pmpp['valor']

plt.plot(depositosd_filtered, depositosv_filtered, color = 'g', label = 'Depósitos à vista' )
plt.plot(pmppd_filtered, pmppv_filtered, color = 'r', label = 'Papel moeda em poder do público')

#definindo título,
plt.title('Evolução dos meios de pagamento com o lançamento da nota de 200 reais')

plt.legend()
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Customizando o gráfico  Meios de Pagamento<jupyter_code>import pandas as pd

Meios_de_pagamento_link = 'http://api.bcb.gov.br/dados/serie/bcdata.sgs.27841/dados?formato=json'
Meios_de_pagamento = pd.read_json(Meios_de_pagamento_link)

Valor_Meios_de_pagamento = Meios_de_pagamento['valor']
Data_Meios_de_pagamento = Meios_de_pagamento['data']

print(Meios_de_pagamento)
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime


MP = pd.DataFrame({'Joined_date': pd.to_datetime(Data_Meios_de_pagamento, format = '%d/%m/%Y'),"valor":Valor_Meios_de_pagamento})

filtered_MP = MP.query("Joined_date >= '2020-01-1' and Joined_date <='2021-12-31'")
print(filtered_MP)<jupyter_output>Joined_date      valor
217  2020-01-01  410498722
218  2020-02-01  417730617
219  2020-03-01  437758208
220  2020-04-01  471550239
221  2020-05-01  509931950
222  2020-06-01  536925421
223  2020-07-01  557136030
224  2020-08-01  571580324
225  2020-09-01  581708078
226  2020-10-01  597622307
227  2020-11-01  590727008
228  2020-12-01  577604037
229  2021-01-01  592522043
230  2021-02-01  579230351
231  2021-03-01  588234284
232  2021-04-01  611838801
233  2021-05-01  619574047
234  2021-06-01  639213085
235  2021-07-01  651920041
236  2021-08-01  632220993
237  2021-09-01  616157059
238  2021-10-01  603240541
239  2021-11-01  591765784
240  2021-12-01  591765784<jupyter_text>Mudando a cor de acordo com o crescimento<jupyter_code>dataMP_filtered = filtered_MP['Joined_date']
valorMP_filtered = filtered_MP['valor']


def cor_do_ponto(valor: float) -> str:
    """Retorna a cor de um ponto do gráfico, de acordo com o seu valor."""
    if valor < 437758208:
        return "royalblue"
    elif valor < 536925421:
        return 'limegreen'
    elif valor <  611838801:
         return 'orange'
    else:
           return 'red'
        

# Cria uma nova coluna aplicando a função a cada ponto da coluna Status
filtered_MP['Color'] = valorMP_filtered.apply(cor_do_ponto)


# Plota o resultado
plt.scatter(dataMP_filtered, valorMP_filtered, color = filtered_MP['Color'])


plt.show()<jupyter_output><ipython-input-77-340ed422f590>:18: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  filtered_MP['Color'] = valorMP_filtered.apply(cor_do_ponto)<jupyter_text>Em processo<jupyter_code>import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd 
from datetime import datetime
import datetime

#tamanho do gráfico
plt.rcParams['figure.figsize'] = [11, 7]
plt.style.use('fivethirtyeight')
fig = plt.figure()


#montando os gráficos
f, ax = plt.subplots()
ax.set_title('Simple plot')

ax.plot(depositosd_filtered, depositosv_filtered, color = 'g', label = 'Depósitos à vista')

#annotate() da biblioteca Matplotlib para gerar as anotações nos gráficos
ax.annotate('Lançamento da nota de 200 reais', xy=('2020-09-01', 2.75), xytext=('2020-09-01', 2.75),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=2.75),)
ax.set_ylim(3,2)

ax.plot(pmppd_filtered, pmppv_filtered,  color = 'r', label = 'Papel moeda em poder do público')


#definindo título,
ax.title('Evolução dos meios de pagamento com o lançamento da nota de 200 reais')

        
plt.legend()
plt.show()
type(depositosd_filtered)<jupyter_output><empty_output>
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