In [1]:

    

# Versão da Linguagem Python
from platform import python_version
print('Versão da Linguagem Python Usada Neste Jupyter Notebook:', python_version())


    

    




Versão da Linguagem Python Usada Neste Jupyter Notebook: 3.7.6

In [2]:

    

# Imports
import os
import subprocess
import stat
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib as mat
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
sns.set(style="white")
%matplotlib inline


    

In [3]:

    

np.__version__


    

    
Out[3]:





'1.18.2'

In [4]:

    

pd.__version__


    

    
Out[4]:





'1.0.3'

In [5]:

    

sns.__version__


    

    
Out[5]:





'0.10.0'

In [6]:

    

mat.__version__


    

    
Out[6]:





'3.2.1'

In [7]:

    

# Dataset
clean_data_path = "dataset/autos.csv"
df = pd.read_csv(clean_data_path,encoding="latin-1")


    

In [8]:

    

# Crie um Barplot com o Preço médio do veículo por tipo de combustível e tipo de caixa de câmbio
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))
colors = ["#00e600", "#ff8c1a","#a180cc"]
sns.barplot(x="fuelType", y="price",hue="gearbox", palette="husl",data=df)
ax.set_title("Preço médio do veículo por tipo de combustível e tipo de caixa de câmbio",fontdict= {'size':12})
ax.xaxis.set_label_text("Tipo de Combustível",fontdict= {'size':14})
ax.yaxis.set_label_text("Preço Médio",fontdict= {'size':14})
plt.show()


    

In [9]:

    

# Salvando o plot
fig.savefig("plots/Analise3/fueltype-vehicleType-price.png")


    

In [10]:

    

# Crie um Barplot com a Potência média de um veículo por tipo de veículo e tipo de caixa de câmbio
colors = ["windows blue", "amber", "greyish", "faded green", "dusty purple"]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))
sns.set_palette(sns.xkcd_palette(colors))
sns.barplot(x="vehicleType", y="powerPS",hue="gearbox",data=df)
ax.set_title("Potência média de um veículo por tipo de veículo e tipo de caixa de câmbio",fontdict= {'size':12})
ax.xaxis.set_label_text("Tipo de Veículo",fontdict= {'size':14})
ax.yaxis.set_label_text("Potência Média",fontdict= {'size':14})
plt.show()


    

In [11]:

    

# Salvando o plot
fig.savefig("plots/Analise3/vehicletype-fueltype-power.png")