<jupyter_start><jupyter_text>Notebook - análise exploratória de dadosGabriela Caesar2/out/2021Pergunta a ser respondidaConsiderando a população adulta, quais estados têm as maiores e menores proporções de casamentos LGBTs?<jupyter_code>import pandas as pd
lgbt_casamento = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/gabrielacaesar/lgbt_casamento/main/data/lgbt_casamento.csv')
sigla_uf = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/kelvins/Municipios-Brasileiros/main/csv/estados.csv')
sigla_uf_lgbt_casamento = lgbt_casamento.merge(sigla_uf, how = 'left', left_on = 'uf', right_on = 'nome')
sigla_uf_lgbt_casamento = sigla_uf_lgbt_casamento.drop(['uf_x', 'codigo_uf', 'latitude', 'longitude'], axis=1)
sigla_uf_lgbt_casamento = sigla_uf_lgbt_casamento.rename(columns={'uf_y':'uf', 'nome': 'nome_uf'})
sigla_uf_lgbt_casamento.head(6)
ano_uf_lgbt_casamento = sigla_uf_lgbt_casamento.groupby(['genero', 'ano', 'uf'])['numero'].sum().sort_values(ascending=False)
ano_uf_lgbt_casamento.head(6)
# os dados são do IBGE e tratam das pessoas com 15 anos ou mais 
# aqui chamamos esse grupo de 'população adulta'
# para casar no Brasil, a pessoa precisa ter a partir de 16 anos
# mas o grupo etário dessa idade, para o IBGE, é de 15-19 anos
pop_adulta = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/gabrielacaesar/lgbt_casamento/main/data/pop_adulta.csv')
# padronizando gênero para ficar igual ao do csv lgbt_casamento
pop_adulta['genero'] = pop_adulta['genero'].replace(['Mulher'],'Feminino').replace(['Homem'],'Masculino')
pop_adulta.head(2)
pop_lgbt_casamento = pd.merge(ano_uf_lgbt_casamento, pop_adulta, how = 'left', on = ['ano', 'genero', 'uf'])
pop_lgbt_casamento.head(5)
### criamos a taxa de casamento lgbt por 100 mil habitantes adultos
pop_lgbt_casamento['tx_pop'] = (pop_lgbt_casamento['numero'] / pop_lgbt_casamento['pop_adulta']) * 100000
pop_lgbt_casamento.sort_values(by = 'tx_pop', ascending=False)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Em 2019, quais estados têm as taxas mais altas e mais baixas de casamento (relação entre número de casamentos e população adulta)?<jupyter_code>pop_lgbt_casamento.query('ano == 2019').sort_values(by = 'tx_pop', ascending=False).head(10)
pop_lgbt_casamento.query('ano == 2019').sort_values(by = 'tx_pop', ascending=True).head(10)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>E em 2018?<jupyter_code>pop_lgbt_casamento.query('ano == 2018').sort_values(by = 'tx_pop', ascending=False).head(10)
pop_lgbt_casamento.query('ano == 2018').sort_values(by = 'tx_pop', ascending=True).head(10)<jupyter_output><empty_output>
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