<jupyter_start><jupyter_text>Test Riksdagen SFS dokument * Denna [Jupyter Notebook](https://github.com/salgo60/open-data-examples/blob/master/Riksdagens%20dokument%20SFS.ipynb)   * [KU anmälningar](https://github.com/salgo60/open-data-examples/blob/master/Riksdagens%20dokument%20KU-anm%C3%A4lningar.ipynb)* [Skapa sökfråga](http://data.riksdagen.se/dokumentlista/)   * [Dokumenttyper](http://data.riksdagen.se/sv/koder/?typ=doktyp&utformat=json)* 10480 hämtade verkar som det är 18 till [Dokument & lagar (10 498 träffar)](https://www.riksdagen.se/sv/dokument-lagar/?doktyp=sfs)  Test SFS nr 2020-577* [Fulltext](https://www.riksdagen.se/sv/dokument-lagar/dokument/svensk-forfattningssamling/forordning-2020577-om-statligt-stod-for_sfs-2020-577) [text](http://data.riksdagen.se/dokument/sfs-2020-577.text) / [html](http://data.riksdagen.se/dokument/sfs-2020-577.html) /  [json](http://data.riksdagen.se/dokument/sfs-2020-577.json)<jupyter_code>import urllib3, json
import pandas as pd 
http = urllib3.PoolManager() 
pd.set_option("display.max.columns", None) 
urlbase ="http://data.riksdagen.se/dokumentlista/?sok=&doktyp=SFS&utformat=json&start="

dftot = pd.DataFrame()
for i in range(1,525):
    url = urlbase + str(i)
    if ((i-1) % 10) == 0:
       print('*', end='', flush=True)
    r = http.request('GET', url)
    data = json.loads(r.data)
    dftot = dftot.append(pd.DataFrame(data["dokumentlista"]["dokument"]),sort=False)
dftot.head()

dftot.info()
dftot[['nummer','titel','publicerad','beslutad','datum','summary']] 

dftot.publicerad.unique()
dftot.publicerad.value_counts()
%matplotlib inline  
import matplotlib.pyplot as plt   
plot = dftot.publicerad.value_counts()[1:30].plot.bar(y='counts', figsize=(25, 5)) 
plt.show()
organCount = dftot.organ.value_counts() 
organCount
dftot.organ.value_counts().plot.pie(y='counts', figsize=(15, 15)) 
plt.show()
dftot.organ.value_counts()[1:50]
dftot.organ.value_counts()[50:100]
dftot.organ.value_counts()[100:150]
dftot.domain.value_counts()
dftot.rm.value_counts() 
plotRM = dftot.rm.value_counts().plot.bar(y='counts', figsize=(25, 5)) 
plt.show()
dftot['datum'] =pd.to_datetime(df.datum)  
dftot['publicerad'] =pd.to_datetime(df.publicerad)  
dftot['systemdatum'] =pd.to_datetime(df.systemdatum, format='%Y-%m-%d')
# 2016-02-11 15:26:06
dftot.info()
dftot = dftot.sort_values('datum') 
dftot.head()
dftot.tail()
dftot.subtyp.value_counts()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Gissning * regl-riksg verkar vara Reglemente för Riksgäldskontoret * regl-riksb är nog Riksbanken<jupyter_code>dftot.debattnamn.value_counts()
ftot = dftot.sort_values(by='id', ascending=False) 
dftot.head(1000)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.17894345238095238, 'fraction_numerical': 0.04575892857142857, 'mean_word_length': 6.189839572192513, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 9, 'https://': 4, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 2, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '176915', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1257, 'n_tokens_neox': 1159, 'n_words': 130, 'path': '.ipynb_checkpoints/Riksdagens dokument SFS-checkpoint.ipynb', 'repo_name': 'salgo60/open-data-examples', 'size': '2688'}