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]:

    

# Calcule a média de preço por marca e por veículo
trial = pd.DataFrame()
for b in list(df["brand"].unique()):
    for v in list(df["vehicleType"].unique()):
        z = df[(df["brand"] == b) & (df["vehicleType"] == v)]["price"].mean()
        trial = trial.append(pd.DataFrame({'brand':b , 'vehicleType':v , 'avgPrice':z}, index=[0]))
trial = trial.reset_index()
del trial["index"]
trial["avgPrice"].fillna(0,inplace=True)
trial["avgPrice"].isnull().value_counts()
trial["avgPrice"] = trial["avgPrice"].astype(int)
trial.head(5)


    

    
Out[8]:







  

    

      

      
brand
      
vehicleType
      
avgPrice
    
  
  

    

      
0
      
volkswagen
      
Other
      
897
    
    

      
1
      
volkswagen
      
coupe
      
8014
    
    

      
2
      
volkswagen
      
suv
      
13946
    
    

      
3
      
volkswagen
      
kleinwagen
      
1626
    
    

      
4
      
volkswagen
      
limousine
      
3743
    
  

In [9]:

    

# Crie um Heatmap com Preço médio de um veículo por marca, bem como tipo de veículo
tri = trial.pivot("brand","vehicleType", "avgPrice")
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,20))
sns.heatmap(tri,linewidths=1,cmap="YlGnBu",annot=True, ax=ax, fmt="d")
ax.set_title("Heatmap - Preço médio de um veículo por marca e tipo de veículo",fontdict={'size':20})
ax.xaxis.set_label_text("Tipo de Veículo",fontdict= {'size':20})
ax.yaxis.set_label_text("Marca",fontdict= {'size':20})
plt.show()


    

In [10]:

    

# Salvando o plot
fig.savefig("plots/Analise4/heatmap-price-brand-vehicleType.png")