
import pandas as pd

#carregando os dados de 2016
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://query.data.world/s/1ae7h2l9lvb1vapjwv9p1oga5', encoding = 'latin1')

df.head()

#Verificando tipo dados das colunas
df.info()

"""
Explanation: Análise dos Crimes no Estado de São Paulo
Abaixo faço a Análise inicial do boletim de ocorrência dos últimos 10 anos do estado de São Paulo

Verificação de informação das colunas;
Verificação da qualidade dos Dados;
Primeiros insights;

Abaixo começo do último ano corrido, 2016
End of explanation
"""


duplicate = df.duplicated == True
print(duplicate)

#Sera que temos boletins inclusive desse ano ? 
df['ANO_BO'].max()


#Verificando variáveis que podem conter tipos de crimes
df['RUBRICA'].head()

#Excelente, vamos quer quantos tipos de crimes diferentes temos aqui registrados :
df['RUBRICA'].nunique()

#E agora vamos ver quais são
df['RUBRICA'].unique()

"""
Explanation: Verificando a existência de registros duplicados
End of explanation
"""


artigo_12 = df[df['RUBRICA']== 'A.I.-TrÃ¡fico de entorpecente (Art. 12)'] 

artigo_12.head()

#Vendo as características do novo dataframe
artigo_12.info()

artigo_12['DESDOBRAMENTO'].nunique()

artigo_12

artigo_12['ANO_BO'].max()

artigo_12['ANO_BO'].min()

df.sort(columns='ANO_BO', axis=0, ascending=True)

"""
Explanation: Sempre tive interesse em investigar todos os crimes diretamente ligados ao tráfico de drogas. Acima posso ver quais são esses.
End of explanation
"""




import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
% matplotlib inline
sns.factorplot('MES', data= df,palette='Set1', kind='count')


sns.factorplot('RUBRICA', data= df,palette='Set1', kind='count' , size = 38)


# Como esperado, abaixo vemos que roubo é o crime mais comum

df['RUBRICA'].describe()

"""
Explanation: Distribuição dos crimes de acordo com o mês
End of explanation
"""


df2 = pd.read_csv('https://query.data.world/s/53c41jmuz5tf9cqtphr243t7a')

df2.head()

"""
Explanation: Carregando o ano de 2015 pra comparações
End of explanation
"""


df2['RUBRICA'].describe()

print("Houve",(316548-315519), "roubos a mais no estado de São Paulo em 2016 do que 2015","um aumento de",(1029/315519)*100,"%")

"""
Explanation: Houve aumento dos roubos em 2016 ? Quanto ?
End of explanation
"""


estupro_2016 =  df[df['RUBRICA'] == 'A.I.-Estupro de vulneravel (art.217-A)']

estupro_2016.head()

estupro_2015 =  df2[df2['RUBRICA'] == 'A.I.-Estupro de vulneravel (art.217-A)']

estupro_2015.head()

estupro_2015.info()

estupro_2016.info()

print(((374/367)-1)*100,"%")

"""
Explanation: Que tal checar o aumento ou diminuição de outros crimes ? Vou olhar para o estupro de Vulneráveis - art.217 abaixo
End of explanation
"""


estupros_2015_2016 = [estupro_2015, estupro_2016]
estupros_2015_2016 = pd.concat(estupros_2015_2016)
estupros_2015_2016.head()

% matplotlib inline


sns.factorplot('MES', data= estupros_2015_2016,palette='Set2', kind='count', size = 5)


"""
Explanation: Acima vemos que os estupros também aumentaram  no estado de São Paulo, de  367 em 2015 para 374 em 2016 , um aumento de 1.90%
Po ocorrer curiosidade, vou verificar se há algum mês mais propicio para ocorrer estupros. Mas aqui vou juntar os dados de 2015 e 2016 (e depois , claro, em outros arquivos, farei a concatenação dos dados dos últimos anos nesse crime, bem como no de outros crimes
End of explanation
"""


estupros_2015_2016['CIDADE'].value_counts()

"""
Explanation: Nos últimos 2 anos ,a maioria dos estupros ocorreu no mês de maio. Em contrapartida, Dezembro é o mês de menor ocorrência
Nos próximas células irei investigar quais cidades tem as maiores taxas de estupro  a cada 100 mil habitantes .  Por enquanto, abaixo só contei os casos por cidade, então óbvio que São Paulo por ser mais populosa sempre terá mais. Entretante, não é a que tem a maior taxa de estupro.
End of explanation
"""


