<jupyter_start><jupyter_text>Data Science Academy - Python Fundamentos - Capítulo 9 Download: http://github.com/dsacademybr Mini-Projeto 2 - Análise Exploratória em Conjunto de Dados do Kaggle Análise 3<jupyter_code># Imports
import os
import subprocess
import stat
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
sns.set(style = "white")
%matplotlib inline
# Dataset
clean_data_path = "dataset/autos.csv"
df = pd.read_csv(clean_data_path,encoding = "latin-1")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Preço médio do veículo por tipo de combustível e tipo de caixa de câmbio<jupyter_code>df.columns
plt.figure(figsize=(12,8))
sns.barplot(x=df['fuelType'],
            y=df['price'],
            hue=df['gearbox'],
            palette='Set2')
plt.xlabel('Tipo de Combustível', fontdict={'fontsize':16})
plt.ylabel('Preço', fontdict={'fontsize':16})
plt.title('Preço por tipo de combustível e de câmbio',
            fontdict={'fontsize': 20,
            'fontweight': 'bold'})
plt.savefig('plots/Analise3/preco_tipoCombustívelCambio.png')
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Potência média de um veículo por tipo de veículo e tipo de caixa de câmbio<jupyter_code># Crie um Barplot com a Potência média de um veículo por tipo de veículo e tipo de caixa de câmbio

plt.figure(figsize=(12,8))
sns.barplot(x=df['vehicleType'],
            y=df['powerPS'],
            hue=df['gearbox'],
            palette='Set1')
plt.xlabel('Tipo de Carro', fontdict={'fontsize':16})
plt.ylabel('Potência Média', fontdict={'fontsize':16})
plt.title('Preço por tipo de combustível e de câmbio',
            fontdict={'fontsize': 20,
            'fontweight': 'bold'})
plt.savefig('plots/Analise3/potencia_tipoVeiculo.png')
plt.show()<jupyter_output><empty_output>
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