<jupyter_start><jupyter_text><jupyter_code>import numpy as np
import pandas as pd
col = ['Cidade', 'Estado', 'Segmento', 'Volume_(Cx/mês)', 'Entregas/mês', 'lala', 'lele']
df = pd.read_excel ('/content/drive/MyDrive/Bases_DS/Análise de Dados Vale_Online_10_2020.xlsx', sheet_name=1, header=0, index_col=False)
df.columns = col
df.drop(labels=['lala', 'lele'], axis=1, inplace=True)
df.drop(index=[0, 1, 2, 3, 4], axis=0, inplace=True)
df.info()
table = pd.pivot_table (df, index=['Segmento'], columns=['Estado'], values=['Volume_(Cx/mês)'], aggfunc=np.sum, fill_value=0, margins=True)
print(table)
table.plot(kind='bar');
table2 = pd.pivot_table(df, index=['Segmento', 'Cidade'], columns=['Estado'], values=['Volume_(Cx/mês)'], aggfunc=np.sum, fill_value=0, margins=True)
print(table2)
df['Entregas/mês'] = df['Entregas/mês'].apply(pd.to_numeric)
table3 = df.groupby('Segmento')['Entregas/mês'].mean()
print(table3)
table3.plot(kind='bar');
df['Volume_(Cx/mês)'] = df['Volume_(Cx/mês)'].apply(pd.to_numeric)
vol_porcent = df.groupby('Segmento')['Volume_(Cx/mês)'].sum()
df_vol = pd.DataFrame(vol_porcent)
df_vol.columns
df_vol['Volume_(Cx/mês)'] = df_vol['Volume_(Cx/mês)'].apply(pd.to_numeric)
df_vol['Volume_(Cx/mês)']
tot = df_vol['Volume_(Cx/mês)'].sum()
df_vol['Vol(%)'] = (df_vol['Volume_(Cx/mês)'] / tot) *100
df_vol['Vol(%)']
df_vol
df1 = df.groupby('Cidade')['Volume_(Cx/mês)'].sum()

df1 = pd.DataFrame(df1)
df1.idxmax()
df['Entregas/mês'] = df['Entregas/mês'].apply(pd.to_numeric)
df2 = df.groupby('Cidade')['Entregas/mês'].sum()
df2 = pd.DataFrame(df2)
df2[df2['Entregas/mês'] < 4]<jupyter_output><empty_output>
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