Graficos_seaborn.py

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot  as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import xlrd
df = pd.read_excel('Cenarius2017.xlsx')
df['ProcessosDistribuídos'] = df['ProcessosDistribuídos'].apply(lambda x: str(x).replace('.', ''))
df['ProcessosDistribuídos'] = df['ProcessosDistribuídos'].apply(lambda x: int(x))

df['ProcessosJulgados'] = df['ProcessosJulgados'].apply(lambda x: str(x).replace('.', ''))
df['ProcessosJulgados'] = df['ProcessosJulgados'].apply(lambda x: int(x))

df['*Quantitativo para o cumprimento'] = df['*Quantitativo para o cumprimento'].apply(lambda x: str(x).replace('.', ''))
df['*Quantitativo para o cumprimento'] = df['*Quantitativo para o cumprimento'].apply(lambda x: int(x))

#print(df[df['*Quantitativo para o cumprimento']==1073])


for chave in df.keys():
    print (chave,'--->',df[df['*Quantitativo para o cumprimento']==1073][chave].get(89))


#ax=sns.distplot(df['ProcessosDistribuídos'], kde=False)
#sns.jointplot(x='ProcessosJulgados',y='ProcessosDistribuídos',data=df, kind='reg' )
df2=df.corr()
print(df2)
sns.stripplot(data=df, x='Segmento', y='*Quantitativo para o cumprimento',hue='Matéria',split=True, jitter=True)



plt.show()





'''
print(df.shape)
print(df['ProcessosDistribuídos'].max())

tips =sns.load_dataset('tips')
#print (tips)

ax=sns.distplot(df['ProcessosDistribuídos'])

sns.jointplot(x='ProcessosDistribuídos', y='*Quantitativo para o cumprimento', data=df, kind='reg')


#plt.show()
'''