<jupyter_start><jupyter_text>windows cd D:\Natanael\Fatec\Curso R\Lotofacil 20-05-18 linux cd /media/natanael/Arquivos/Natanael/Fatec/Curso R/Lotofacil 20-05-18<jupyter_code>import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
%matplotlib inline
df=pd.read_html('D_LOTFAC.HTM')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>tabela tabela.to_excel("D_LOTFAC.xlsx", sheet_name='Sheet1', index=False, engine='xlsxwriter') xlsx = pd.ExcelFile('D_LOTFAC.xlsx')df = pd.read_excel(xlsx, 'D_LOTFAC') apagando linhas vazias sns.heatmap(df.corr())<jupyter_code>df
dfs=df[0]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>dfss=df[1]<jupyter_code>dfs<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>dfs.dropna(inplace=True) mostrar tabela<jupyter_code>dfs.head()
dfs.tail()
dfs.index
dfs['Bola1'].head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>dfs[2].head() df2=dfs[[2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]]<jupyter_code>df2=dfs[['Bola1','Bola2','Bola3','Bola4','Bola5','Bola6','Bola7','Bola8','Bola9','Bola10','Bola11','Bola12','Bola13','Bola14','Bola15']]
df2.head()
df2.tail()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>df2.drop([0,1])<jupyter_code>df2.info()
df2.shape
conta=pd.value_counts(df2.values.flatten())<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>contar=df2.value_counts()<jupyter_code>conta.head(30)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>print(conta)<jupyter_code>conta=conta.head(40)
print(conta)
print(conta.index[0:20])
print(conta.head(18))
figura_resultado=conta[:25].plot.bar()
fig = plt.figure()
fig=figura_resultado.get_figure()
conta.to_excel("resultado1.xlsx", sheet_name='Sheet1')
conta.to_string("resultado1.txt")
fig.savefig('figura_resultado1.png')
#print(conta)
combinacao= conta.index[0:16]
print(combinacao)
combinacao2=[]
combinacao3=[]
for i in combinacao:
    combinacao2.append(i)
print (combinacao2)
import itertools
result= itertools.combinations(combinacao2, 15)

for i in result:
    combinacao3.append(i)
#combinacao3.to_string('combinacao1.txt')
arq = open('combinacao.txt', 'w')
#arq.writelines(combinacao3)
arq.write(str(combinacao3))
arq.close()

comb = pd.read_csv('combinacao.txt',sep=" ", header = None)
comb.head()
print(comb[0:5])<jupyter_output>0    1   2   3    4    5    6    7   8    9    ...  230  231 232  233  \
0  [(13,  10,  2,  3,  23,  18,  25,  12,  1,  14,  ...  25,  12,  1,  14,   

   234  235 236  237  238  239  
0  11,  20,  4,  24,  19,  5)]  

[1 rows x 240 columns]<jupyter_text>sns.heatmap(conta.corr()) print(df2.corr()) sns.heatmap(df2.corr())<jupyter_code>df2.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>sns.heatmap(df2.corr())<jupyter_code>df2.columns
df2.index<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>type(df[ 1].iloc[1]) df.drop('Resultado da Lotofácil',axis = 1)<jupyter_code>df.index
dfs['Bola1'].head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>dfs.drop(df.index[1]) df.drop(['Unnamed: 1','Resultado da Lotofácil'],axis = 1) dfs.drop(['Unnamed: 23','Unnamed: 24','Unnamed: 25','Unnamed: 26','Unnamed: 27','Unnamed: 28','Unnamed: 29','Unnamed: 30','Unnamed: 31','Unnamed: 32'],axis = 1) df.drop(['Unnamed: 17','Unnamed: 18','Unnamed: 19','Unnamed: 20','Unnamed: 21','Unnamed: 22','Unnamed: 23','Unnamed: 24','Unnamed: 25','Unnamed: 26','Unnamed: 27','Unnamed: 28','Unnamed: 29','Unnamed: 30','Unnamed: 31','Unnamed: 32'],axis = 1,inplace=True) df.head() df.drop(['Resultado da Lotofácil','Unnamed: 1'],axis = 1,inplace=True) df.head() df.rename(columns={" ":"col"},inplace=True) df.head() Uma função bastante interessante dos DataFrames é o describe(). O describe calcula estatísticas para cada coluna numérica do DataFrame, como contagem de valores, soma, média, mediana, etc<jupyter_code>print(dfs.describe())<jupyter_output>Concurso        Bola1        Bola2        Bola3        Bola4  \
count  7370.000000  7370.000000  7370.000000  7370.000000  7370.000000   
mean    877.807598    12.854138    12.551696    12.705020    13.200407   
std     507.499055     7.144233     7.166049     7.061741     7.322060   
min       1.000000     1.000000     1.000000     1.000000     1.000000   
25%     445.000000     7.000000     6.000000     7.000000     7.000000   
50%     855.500000    13.000000    13.000000    12.500000    14.000000   
75%    1284.000000    19.000000    19.000000    18.000000    19.000000   
max    1798.000000    25.000000    25.000000    25.000000    25.000000   

             Bola5        Bola6        Bola7        Bola8        Bola9  ...  \
count  7370.000000  7370.000000  7370.000000  7370.000000  7370.000000  ...   
mean     13.165807    13.311398    12.943691    12.820624    12.901221  ...   
std       7.156182     7.281502     7.198253     7.037951     7.313948  ...   
min       1.00000[...]<jupyter_text>mostra a linha 1<jupyter_code>print(dfs.head(1))<jupyter_output>Concurso Data Sorteio  Bola1  Bola2  Bola3  Bola4  Bola5  Bola6  Bola7  \
0         1   29/09/2003     18     20     25     23     10     11     24   

   Bola8  ...  Ganhadores_12_Números  Ganhadores_11_Números  \
0     14  ...                  48807                 257593   

   Valor_Rateio_15_Números  Valor_Rateio_14_Números  Valor_Rateio_13_Números  \
0                 49.76582                  68984.0                     1000   

   Valor_Rateio_12_Números  Valor_Rateio_11_Números Acumulado_15_Números  \
0                      400                      200                  000   

   Estimativa_Premio Valor_Acumulado_Especial  
0                000                      000  

[1 rows x 33 columns]<jupyter_text>print(dfs.groupby(2).count())<jupyter_code>from collections import Counter<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>contou elementos da primeira linha<jupyter_code>print(Counter(dfs))<jupyter_output>Counter({'Concurso': 1, 'Data Sorteio': 1, 'Bola1': 1, 'Bola2': 1, 'Bola3': 1, 'Bola4': 1, 'Bola5': 1, 'Bola6': 1, 'Bola7': 1, 'Bola8': 1, 'Bola9': 1, 'Bola10': 1, 'Bola11': 1, 'Bola12': 1, 'Bola13': 1, 'Bola14': 1, 'Bola15': 1, 'Arrecadacao_Total': 1, 'Ganhadores_15_Números': 1, 'Cidade': 1, 'UF': 1, 'Ganhadores_14_Números': 1, 'Ganhadores_13_Números': 1, 'Ganhadores_12_Números': 1, 'Ganhadores_11_Números': 1, 'Valor_Rateio_15_Números': 1, 'Valor_Rateio_14_Números': 1, 'Valor_Rateio_13_Números': 1, 'Valor_Rateio_12_Números': 1, 'Valor_Rateio_11_Números': 1, 'Acumulado_15_Números': 1, 'Estimativa_Premio': 1, 'Valor_Acumulado_Especial': 1})<jupyter_text>df[['Unnamed: 2','Unnamed: 3','Unnamed: 4','Unnamed: 5','Unnamed: 6','Unnamed: 7','Unnamed: 8','Unnamed: 9','Unnamed: 10','Unnamed: 11','Unnamed: 12','Unnamed: 13','Unnamed: 14','Unnamed: 15','Unnamed: 16']].plot(figsize=(55, 40), title='lotofacil', grid=True)<jupyter_code>print(dfs.corr())<jupyter_output>Concurso     Bola1     Bola2     Bola3     Bola4  \
Concurso                 1.000000 -0.031238  0.026786 -0.058338  0.018500   
Bola1                   -0.031238  1.000000  0.006333 -0.013197 -0.014633   
Bola2                    0.026786  0.006333  1.000000 -0.077699 -0.100312   
Bola3                   -0.058338 -0.013197 -0.077699  1.000000 -0.031224   
Bola4                    0.018500 -0.014633 -0.100312 -0.031224  1.000000   
Bola5                   -0.058483 -0.060898 -0.099978 -0.018033  0.022646   
Bola6                   -0.000781  0.019178 -0.042694 -0.022221 -0.036800   
Bola7                   -0.001734 -0.017478 -0.088476 -0.030128 -0.002512   
Bola8                    0.021549 -0.044254 -0.034989 -0.028986 -0.048523   
Bola9                    0.026003 -0.092334 -0.043962 -0.056962 -0.081967   
Bola10                   0.022549 -0.079321 -0.004936 -0.070020 -0.024745   
Bola11                   0.039188 -0.086150 -0.062041 -0.060541 -0.106507   [...]<jupyter_text>sns.heatmap(df.corr())<jupyter_code>contados=dfs['Bola1' and 'Bola2'  ].value_counts()
print (contados)<jupyter_output>3     413
19    390
15    375
8     368
7     364
9     347
2     337
18    323
13    317
22    312
6     304
1     295
17    294
21    284
20    275
5     261
10    255
24    251
12    249
4     249
23    247
14    246
11    226
25    209
16    179
Name: Bola2, dtype: int64<jupyter_text>contagem dos valores<jupyter_code>contados2=pd.value_counts(dfs.values.flatten())
print(contados2)
contados3=pd.value_counts(dfs.values.flatten()).head(26)
contados3<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>contados3.rename(columns={"":"Sorteadas","":"Somatoria"}) contados3.head()<jupyter_code>contados3.describe()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>contados3.columns = ['numeros', 'total']<jupyter_code>contados3.head(20)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>contados3["numeros"].head() plt.plot(contados3)<jupyter_code>figura_resultado=contados3[2:-1].plot.bar()
fig = plt.figure()
fig=figura_resultado.get_figure()
contados3.to_excel("resultado.xlsx", sheet_name='Sheet1')
contados3[1:].to_string("resultado.txt")
fig.savefig('figura_resultado.png')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>sns.pairplot(contados3) sns.distplot(contados3) plt.scatter(contados3) fig,axes=plt.subplots(figsize=(8,10))axes.plot(contados3,'r-',label='x^2')axes.set_title('Titulo')axes.legend() fig, axes = plt.subplots(figsize=(12,3))axes.bar(contados3)axes.set_title("bar") contados3.plot(figsize=(55, 40), title='lotofacil')<jupyter_code>dfs.head()
dfs.index
dfs.columns
dfs['Data Sorteio']>'01/01/2018'
df_na=dfs.dropna()
df_na.head(5)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>colunas=df_na.loc['0']colunas<jupyter_code>df_na.index
colunas=df_na
colunas
colunas.index
df_na.columns<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>df_na.columns['Concurso','Data Sorteio','Bola1','Bola2','Bola3','Bola4','Bola5','Bola6','Bola7','Bola8','Bola9','Bola10','Bola11','Bola12','Bola13','Bola14','Bola15','Arrecadacao_Total','Ganhadores_15_Números','Cidade','UF','Ganhadores_14_Números','Ganhadores_13_Números','Ganhadores_12_Números','Ganhadores_11_Números','Valor_Rateio_15_Números','Valor_Rateio_14_Números','Valor_Rateio_13_Números','Valor_Rateio_12_Números','Valor_Rateio_11_Números','Acumulado_15_Números','Estimativa_Premio','Valor_Acumulado_Especial']<jupyter_code>df3=df_na[['Bola1', 'Bola2', 'Bola3', 'Bola4', 'Bola5',
       'Bola6', 'Bola7', 'Bola8', 'Bola9', 'Bola10', 'Bola11', 'Bola12',
       'Bola13', 'Bola14', 'Bola15']]
df3.head()
contados4=pd.value_counts(df3.values.flatten())
contados4
figura_resultado=contados4[:16].plot.bar()
fig = plt.figure()
fig=figura_resultado.get_figure()
contados4.to_excel("resultado_2018.xlsx", sheet_name='Sheet1')
contados4.to_string("resultado_2018.txt")
fig.savefig('figura_resultado_2018.png')
df1=pd.DataFrame(df[0],columns=['Concurso','Data Sorteio','Bola1','Bola2','Bola3','Bola4','Bola5','Bola6','Bola7','Bola8','Bola9',
'Bola10','Bola11','Bola12','Bola13','Bola14','Bola15','Arrecadacao_Total','Ganhadores_15_Números',
'Cidade','UF','Ganhadores_14_Números','Ganhadores_13_Números','Ganhadores_12_Números','Ganhadores_11_Números',
'Valor_Rateio_15_Números','Valor_Rateio_14_Números','Valor_Rateio_13_Números','Valor_Rateio_12_Números',
'Valor_Rateio_11_Números','Acumulado_15_Números','Estimativa_Premio','Valor_Acumulado_Especial'])
df1.head()
df2=pd.DataFrame(dfs,columns=['Concurso','Data Sorteio','Bola1','Bola2','Bola3','Bola4','Bola5','Bola6','Bola7','Bola8','Bola9',
'Bola10','Bola11','Bola12','Bola13','Bola14','Bola15','Arrecadacao_Total','Ganhadores_15_Números',
'Cidade','UF','Ganhadores_14_Números','Ganhadores_13_Números','Ganhadores_12_Números','Ganhadores_11_Números',
'Valor_Rateio_15_Números','Valor_Rateio_14_Números','Valor_Rateio_13_Números','Valor_Rateio_12_Números',
'Valor_Rateio_11_Números','Acumulado_15_Números','Estimativa_Premio','Valor_Acumulado_Especial'])
df2.head()
df1.tail()
df_na1=df1.dropna()
df_na1.head(5)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>df_na[1] = pd.to_datetime(df_na[1])<jupyter_code>df_na[df_na['Data Sorteio']>'2018']<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.15957177779651016, 'fraction_numerical': 0.14532580291663155, 'mean_word_length': 4.6928982725527835, 'pattern_counts': {'":': 3, '<': 95, '<?xml version=': 0, '>': 97, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 6, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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