<jupyter_start><jupyter_text>Análise dos dados referentes as eleições no Rio Grande do Norte (2016)Análise dos dados de todas as eleições no estado do RN até o ano de 2016.Dataset obtido pela https://brasil.io/.<jupyter_code>#Imports
from wordcloud import WordCloud
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#Lendo o dataset

eleicoes = pd.read_csv(('files/eleicoes-rn.csv'),sep=',')
eleicoes.head()
#Tratando os dados (Removendo as colunas do dataset que não serão utilizadas)

eleicoes =  eleicoes.drop(columns=['cpf_candidato','numero_candidato','nome_urna_candidato',
                                  'des_situacao_candidatura','sigla_uf'])
eleicoes.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Analisando os dados (Sexo) O primeiro estudo será:- Quantidade de homens e mulheres candidatos no ano de 2016;- Quantidade de mulheres e homens eleitos no ano de 2016;- Quantidade de mulheres e homens não eleitos no ano de 2016.<jupyter_code>#Filtrando todos os candidatos do ano de 2016

eleicoes_2016 = eleicoes[eleicoes.ano_eleicao.isin([2016])]
eleicoes_2016.head()
#Quantidade de homens e mulheres CANDIDATOS no ano de 2016

candidatos = eleicoes_2016.groupby(['descricao_sexo']).count()
print(candidatos['ano_eleicao'])
# Exibindo no gráfico os valores

labels = ['MULHERES','HOMENS']
sizes = [candidatos['ano_eleicao']['FEMININO'],candidatos['ano_eleicao']['MASCULINO']]


# only "explode" the 2nd slice (i.e. 'MULHERES')
explode = (0.1, 0)  

fig1 , ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes,explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',shadow=True, startangle=90)

ax1.axis('equal')
plt.title('Candidatos políticos no RN em 2016')
plt.show()
#Quantidade de homens e mulheres ELEITOS no ano de 2016
eleitos_2016 = eleicoes_2016[eleicoes_2016.desc_sit_tot_turno.isin(['ELEITO'])]
candidatos_eleitos = eleitos_2016.groupby(['descricao_sexo']).count()
print(candidatos_eleitos['ano_eleicao'])
# Exibindo no gráfico os valores

labels = ['MULHERES','HOMENS']
sizes = [candidatos_eleitos['ano_eleicao']['FEMININO'],candidatos_eleitos['ano_eleicao']['MASCULINO']]


# only "explode" the 2nd slice (i.e. 'MULHERES')
explode = (0.1, 0)  

fig2 , ax2 = plt.subplots()
ax2.pie(sizes,explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',shadow=True, startangle=90)

ax2.axis('equal')
plt.title('Políticos eleitos no RN em 2016')
plt.show()
#Quantidade de homens e mulheres NÃO ELEITOS no ano de 2016
nao_eleitos_2016 = eleicoes_2016[eleicoes_2016.desc_sit_tot_turno.isin(['NÃO ELEITO'])]
candidatos_nao_eleitos = nao_eleitos_2016.groupby(['descricao_sexo']).count()
print(candidatos_nao_eleitos['ano_eleicao'])
# Exibindo no gráfico os valores

labels = ['MULHERES','HOMENS']
sizes = [candidatos_nao_eleitos['ano_eleicao']['FEMININO'],candidatos_nao_eleitos['ano_eleicao']['MASCULINO']]

# only "explode" the 2nd slice (i.e. 'MULHERES')
explode = (0.1, 0)  

fig3 , ax3 = plt.subplots()
ax3.pie(sizes,explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',shadow=True, startangle=90)

ax2.axis('equal')
plt.title('Políticos não eleitos no RN em 2016')
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Analisando os dados (Partidos)O segundo estudo será:- Quantidade de políticos de cada partido;- Quantidade de políticos eleitos por partido;- Quantidade de políticos não eleitos por partido.<jupyter_code>#Quantidade de políticos no ano de 2016 por partido
partidos = eleicoes_2016.groupby(['sigla_partido']).count()

#Ordenando a quantidade de políticos por partidos
print(sorted(partidos['ano_eleicao'],reverse=True))

# Exibindo os valores no gráfico (TODOS OS CANDIDATOS- POR PARTIDOS)

sns.set(font_scale=1)
grafico = sns.factorplot("sigla_partido", data=eleicoes_2016, kind="count",size=5, aspect=2.5)
grafico.set_xticklabels(rotation=45)
plt.title('Quantidade de políticos por partido no RN em 2016')
plt.xlabel('')
plt.ylabel('Nº CANDIDATOS')
plt.show()
# Exibindo os valores no gráfico (ELEITOS  - POR PARTIDOS)

sns.set(font_scale=1)
grafico = sns.factorplot("sigla_partido", data=eleitos_2016, kind="count",size=5, aspect=2.5)
grafico.set_xticklabels(rotation=45)
plt.title('Quantidade de políticos eleitos por partido no RN em 2016')
plt.xlabel('')
plt.ylabel('Nº CANDIDATOS')
plt.show()

# Exibindo os valores no gráfico (NÃO ELEITOS  - POR PARTIDOS)

sns.set(font_scale=1)
grafico = sns.factorplot("sigla_partido", data=nao_eleitos_2016, kind="count",size=5, aspect=2.5)
grafico.set_xticklabels(rotation=45)
plt.title('Quantidade de políticos não eleitos por partido no RN em 2016')
plt.xlabel('')
plt.ylabel('Nº CANDIDATOS')
plt.show()
#Gráfico de ocorrência de palavras para representar os partidos com mais políticos eleitos

words = ""

for search_word in eleitos_2016.sigla_partido:
    words = words + " " + search_word

wordcloud = WordCloud(max_font_size=150,width = 800, height = 200).generate(words)
plt.figure(figsize=(16,9))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()<jupyter_output><empty_output>
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