<jupyter_start><jupyter_text>Bibliotecas<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Carregando bancos de dados<jupyter_code># Carregando os bancos de dados

## OBITOS
obtmasculino = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/a_colab/obt_mas.csv', sep=';')
obtfeminino = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/a_colab/obt_fem.csv', sep=';')
obttotal = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/a_colab/obt_total.csv', sep=';')

## POP

pop_mas = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/a_colab/pop_mas.csv', sep=';')
pop_fem = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/a_colab/pop_fem.csv', sep=';')
pop_total = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/a_colab/pop_total.csv', sep=';')

## del pop_XXX['NOMEDACOLUNA']<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Função<jupyter_code># POP PADRÃO
# Brasil 2010
dados= [13796159,14969375,17166761,16990870,34349603,29633093,24842718,18416621,11349929,6305085,2935585]
data={
    'y1996':dados,'y1997':dados,'y1998':dados,'y1999':dados,'y2000':dados,'y2001':dados,
    'y2002':dados,'y2003':dados,'y2004':dados,'y2005':dados,'y2006':dados,'y2007':dados,
    'y2008':dados,'y2009':dados,'y2010':dados,'y2011':dados,'y2012':dados,'y2013':dados,
    'y2014':dados,'y2015':dados,'y2016':dados,'y2017':dados,'y2018':dados
    }
populacaopadrao = pd.DataFrame(data, columns=['y1996','y1997','y1998','y1999','y2000',
                                              'y2001','y2002','y2003','y2004','y2005',
                                              'y2006','y2007','y2008','y2009','y2010',
                                              'y2011','y2012','y2013','y2014','y2015',
                                              'y2016','y2017','y2018'])
sum(dados)
# INDEX

index = ['0 a 4 anos', '5 a 9 anos','10 a 14 anos', '15 a 19 anos', '20 a 29 anos',
         '30 a 39 anos', '40 a 49 anos', '50 a 59 anos', '60 a 69 anos', '70 a 79 anos', '80 anos e mais']
def padronizar(obt, pop, pop_pad):
  pop_pad = pop_pad
  pop = pop
  obt = obt


  #OBITO
  obt_total = obt.sum()

  #POP
  pop_ano_total = pop.sum()
    
  #POP_PAD
  pop_pad_total = pop_pad.sum()
  
 
  
  coeficiente_parcial = ( obt/pop ) * 10000
  coeficiente_total = ( obt_total/pop_ano_total ) * 10000
  
  obt_esperados = ( coeficiente_parcial * pop_pad ) / 10000
  
  obt_esperados_total = obt_esperados.sum()
  
  coef_pad = ( obt_esperados_total / pop_pad_total ) * 100000
  
  return coef_pad
  
TX_masculino = padronizar(obt= obtmasculino, pop= pop_mas,pop_pad=populacaopadrao)
TX_feminino = padronizar(obt= obtfeminino, pop= pop_fem,pop_pad=populacaopadrao)
TX_total = padronizar(obt= obttotal, pop= pop_total,pop_pad=populacaopadrao)

TX_feminino<jupyter_output><empty_output>
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