%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
from numpy import zeros_like

print('Esperamos trabalhar no diretório')
print(os.getcwd())

base = pd.read_csv('DOM2013.csv',sep=',')
base9 = pd.read_csv('DOM2009.csv',sep=',')

"""
Explanation: Ciência dos Dados - PROJETO 1
Gabriel Heusi Pereira Bueno de Camargo
Título
O comportamento da segurança alimentar no território brasileiro.

Introdução
A diversidade do território brasileiro se apresenta em diversos fatores, entre eles há um negativo que deve ser destacado: a insegurança alimentar, ou melhor, a segurança alimentar restrita para uma parcela baixa da população. A partir disso buscou-se realizar uma análise de como isso se comporta, observando a diferença entre as regiões, entre a zona urbana e rural e ainda um destaque para a distribuição desse problema de acordo com a renda familiar. Dessa forma com auxílio de uma ferramenta do IBGE, a PNAD, os dados serão analisados e explicados ao longo da análise para então uma conclusão ao final. Vale destacar ainda que será tratado com a base de dados de 2009 e 2013, a última divulgada que involve questões de âmbito alimentar. A orientação do projeto como um todo vai ao encontro de responder a seguinte pergunta sobre segurança alimentar: ao comparar as pesquisas de 2009 e 2013, qual é a faixa de renda familiar em que se concentra maior número de pessoas que já passaram por situação de insegurança alimentar? A comparação será feita apenas para as 2 regiões que demonstram maior disparidade desse problema entre zona rural e urbana.
End of explanation
"""


base.V0101=base.V0101.astype("int")
base9.V0101=base9.V0101.astype("int")

"""
Explanation: MUDANÇA DA VARIÁVEL INICIAL QUE MOSTRA O ANO DE PESQUISA.
End of explanation
"""


base.loc[(base.UF<18),"REGIAO"]="NORTE"
base.loc[(base.UF>20)&(base.UF<30),"REGIAO"]="NORDESTE"
base.loc[(base.UF>30)&(base.UF<36),"REGIAO"]="SUDESTE"
base.loc[(base.UF>35)&(base.UF<44),"REGIAO"]="SUL"
base.loc[(base.UF>43)&(base.UF<54),"REGIAO"]="CENTRO-OESTE"
base.REGIAO=base.REGIAO.astype("category")

base9.loc[(base9.UF<18),"REGIAO"]="NORTE"
base9.loc[(base9.UF>20)&(base9.UF<30),"REGIAO"]="NORDESTE"
base9.loc[(base9.UF>30)&(base9.UF<36),"REGIAO"]="SUDESTE"
base9.loc[(base9.UF>35)&(base9.UF<44),"REGIAO"]="SUL"
base9.loc[(base9.UF>43)&(base9.UF<54),"REGIAO"]="CENTRO-OESTE"
base9.REGIAO=base9.REGIAO.astype("category")

"""
Explanation: DEFINIÇÃO DAS REGIÕES E TRANSFORMAÇÃO EM UMA CATEGORIA;
End of explanation
"""


base.loc[(base.V4105<4),"ZONA"]="Urbana"
base.loc[(base.V4105>3),"ZONA"]="Rural"
base.ZONA=base.ZONA.astype("category")

base9.loc[(base9.V4105<4),"ZONA"]="Urbana"
base9.loc[(base9.V4105>3),"ZONA"]="Rural"
base9.ZONA=base9.ZONA.astype("category")

"""
Explanation: DIVISÃO EM ZONA RURAL E URBANA, A SEGUNDA VARIÁVEL DE ANÁLISE
End of explanation
"""


base.loc[(base.V2103==1) | (base.V2105==1) | (base.V2107==1) | (base.V2109==1),'Insegurança_Alimentar'] = 'Sim'
base.loc[(base.V2103==3) & (base.V2105==3) & (base.V2107==3) & (base.V2109==3),'Insegurança_Alimentar'] = 'Não'
base.V2103=base.V2103.astype("category")
base.V2105=base.V2105.astype("category")
base.V2107=base.V2107.astype("category")
base.V2109=base.V2109.astype("category")

base9.loc[(base9.V2103==1) | (base9.V2105==1) | (base9.V2107==1) | (base9.V2109==1),'Insegurança_Alimentar'] = 'Sim'
base9.loc[(base9.V2103==3) & (base9.V2105==3) & (base9.V2107==3) & (base9.V2109==3),'Insegurança_Alimentar'] = 'Não'
base9.V2103=base9.V2103.astype("category")
base9.V2105=base9.V2105.astype("category")
base9.V2107=base9.V2107.astype("category")
base9.V2109=base9.V2109.astype("category")

"""
Explanation: CRIACÃO DA VARIÁVEL INSEGURANÇA ALIMENTAR:
A SEGUIR MODIFICA-SE AS VARIÁVEIS (PERGUNTAS SOBRE INSEGURANÇA ALIMENTAR) CRIANDO UMA ÚNICA CHAMADA "INSEGURANÇA ALIMENTAR". O MOTIVO PARA ISSO É QUE AS 4 PERGUNTAS FEITAS REPRESENTAM SITUAÇÕES DE DIFICULDADE PARA SE ALIMENTAR, PORTANTO PARA SE CONSIDERAR UMA PESSOA QUE PASSOU POR SITUAÇÃO DE DIFICULDADE ALIMENTAR DEVE SE TER PELO MENOS UMA PERGUNTA RESPONDIDA COM "SIM". HÁ AINDA A CARACTERIZACAO PARA CATEGORIA DAS 4 PERGUNTAS.
End of explanation
"""


base.loc[(base.V2113==1) | (base.V2115==1) | (base.V2117==1) | (base.V2121==1),'Problema_Alimentar'] = 'Sim'
base.loc[(base.V2113==3) & (base.V2115==3) & (base.V2117==3) & (base.V2121==3),'Problema_Alimentar'] = 'Não'
base.V2113=base.V2113.astype("category")
base.V2115=base.V2115.astype("category")
base.V2117=base.V2117.astype("category")
base.V2121=base.V2121.astype("category")

base9.loc[(base9.V2111==1) | (base9.V2113==1) | (base9.V2115==1) | (base9.V2117==1) | (base9.V2119==1) | (base9.V2120==1) | (base9.V2121==1),'Problema_Alimentar'] = 'Sim'
base9.loc[(base9.V2111==3) & (base9.V2113==3) & (base9.V2115==3) & (base9.V2117==3) & (base9.V2119==3) & (base9.V2120==3) & (base9.V2121==3),'Problema_Alimentar'] = 'Não'
base9.V2113=base9.V2113.astype("category")
base9.V2115=base9.V2115.astype("category")
base9.V2117=base9.V2117.astype("category")
base9.V2117=base9.V2119.astype("category")
base9.V2121=base9.V2120.astype("category")
base9.V2121=base9.V2121.astype("category")

"""
Explanation: CRIAÇÃO DO "PROBLEMA ALIMENTAR":
EM SEQUÊNCIA HÁ MAIS 4 PERGUNTAS DESTINADAS APENAS ÀQUELES QUE APRESENTARAM INSEGURANÇA ALIMENTAR. PORTANTO UTILIZOU-SE O MESMO
PROCESSO DO QUADRO ACIMA. ESSAS PERGUNTAS REFLETEM ALGUNS PROBLEMAS PELOS QUAIS AS PESSOAS PODERIAM TER PASSADO CASO RESPONDESSEM PELO MENOS UM SIM NAS 4 PERGUNTAS INICIAIS.
End of explanation
"""


base=base.loc[:,["V0101","REGIAO","ZONA","V4614",'Insegurança_Alimentar',"Problema_Alimentar"]]
base.columns=["ANO","REGIAO","ZONA","RENDA",'Insegurança_Alimentar',"Problema_Alimentar"]
base=base.dropna(subset=["RENDA","Insegurança_Alimentar"])
base

"""
Explanation: FILTRAGEM INICIAL:
TRANSFORMACÃO DAS SIGLAS EM NOME DAS VARIÁVEIS DE INTERESSE E POSTERIOR FILTRO PARA RETIRAR PESSOAS QUE NAO RESPONDERAM (NaN)
AS 4 PERGUNTAS INICAIS E RENDA. VALE DESTACAR QUE NAO SE UTILIZOU PARA A VARIÁVEL "PROBLEMA_ALIMENTAR" POIS AQUELES QUE NÃO 
TIVERAM INSEGURANÇA ALIMENTAR NÃO FORAM CHEGARAM A SER QUESTIONADOS SOBRE E PORTANTO PERDERIA-SE DADOS.
End of explanation
"""


writer = pd.ExcelWriter('Tabela1-2013.xlsx',engine='xlsxwriter')
base.to_excel(writer,sheet_name="Projeto_1")
writer.save()

base9=base9.loc[:,["V0101","REGIAO","ZONA","V4614",'Insegurança_Alimentar',"Problema_Alimentar"]]
base9.columns=["ANO","REGIAO","ZONA","RENDA",'Insegurança_Alimentar',"Problema_Alimentar"]
base9=base9.dropna(subset=["RENDA","Insegurança_Alimentar"])
base9

"""
Explanation: TABELA 1 - 2013
End of explanation
"""


writer = pd.ExcelWriter('Tabela1-2009.xlsx',engine='xlsxwriter')
base9.to_excel(writer,sheet_name="Projeto_1")
writer.save()

"""
Explanation: TABELA 1 - 2009
End of explanation
"""


g1 = (base.Insegurança_Alimentar.value_counts(sort=False, normalize=True)*100).round(decimals=1)
plot = g1.plot(kind='bar',title='DIFICULDADE ALIMENTAR 2013 (G1)',figsize=(5, 5),color=('b','g'))
print(g1,"\n")

g2 = (base9.Insegurança_Alimentar.value_counts(sort=False, normalize=True)*100).round(decimals=1)
plot = g2.plot(kind='bar',title='DIFICULDADE ALIMENTAR 2009 (G2)',figsize=(5, 5),color=('b','g'))
print(g2,"\n")

"""
Explanation: PRIMEIRA OBSERVAÇÃO:
OCORRÊNCIA DE PESSOAS QUE JÁ PASSARAM POR SITUAÇÕES DE INSEGURANÇA ALIMENTAR ("Sim") PARA POSTERIORMENTE ANALISAR AINDA A DIFERENÇA ENTRE AS REGIÕES E ZONAS.
End of explanation
"""


tb1= (pd.crosstab(base.REGIAO,base.Insegurança_Alimentar,margins=True,rownames=["REGIÃO"],colnames=["Insegurança Alimentar"],normalize='index')*100).round(decimals=1)
plot = tb1.plot(kind="bar",title="Distribuição Regional de Insegurança Alimentar 2013 (G3)")

abs1=pd.crosstab(base.REGIAO,base.Insegurança_Alimentar, margins=True, rownames=['REGIÃO'], colnames=['INSEGURANÇA ALIMENTAR'])
abs1=abs1.loc[['NORTE','NORDESTE','SUDESTE','SUL','CENTRO-OESTE']]
abs1

"""
Explanation: APROFUNDAMENTO NAS REGIÕES:
GRÁFICO DE FREQUÊNCIA SEGUIDO DE UMA TABELA QUE POTENCIALIZA A ANÁLISE DOS VALORES, JÁ QUE MOSTRA OS VALORES ABSOLUTOS E VISA BUSCAR MAIOR COMPREENSÃO E COERÊNCIA DOS VALORES.
End of explanation
"""


tb19= (pd.crosstab(base9.REGIAO,base9.Insegurança_Alimentar,margins=True,rownames=["REGIÃO"],colnames=["Insegurança Alimentar"],normalize='index')*100).round(decimals=1)
plot = tb19.plot(kind="bar",title="Distribuição Regional de Insegurança Alimentar 2009 (G4)")

abs19=pd.crosstab(base9.REGIAO,base9.Insegurança_Alimentar, margins=True, rownames=['REGIÃO'], colnames=['INSEGURANÇA ALIMENTAR'])
abs19=abs19.loc[['NORTE','NORDESTE','SUDESTE','SUL','CENTRO-OESTE']]
abs19

"""
Explanation: Nesse caso pode-se observar uma clara coerência entre os dados percentuais e absolutos, isso porque as regiões Norte e Nordeste mostram a maior frequência e número de pessoas que já passaram por situação de insegurança alimentar.
End of explanation
"""


tb2 = (pd.crosstab(base.ZONA,base.Insegurança_Alimentar,margins=True,rownames=["ZONA"],colnames=["Insegurança Alimentar"],normalize='index')*100).round(decimals=1)
plot = tb2.plot(kind="bar",title="Distribuição em Zonas de Insegurança Alimentar 2013 (G5)")

abs2=pd.crosstab(base.ZONA,base.Insegurança_Alimentar, margins=True, rownames=['ZONA'], colnames=['INSEGURANÇA ALIMENTAR'])
abs2=abs2.loc[['Rural','Urbana']]
abs2


tb29 = (pd.crosstab(base9.ZONA,base9.Insegurança_Alimentar,margins=True,rownames=["ZONA"],colnames=["Insegurança Alimentar"],normalize='index')*100).round(decimals=1)
plot = tb29.plot(kind="bar",title="Distribuição em Zonas de Insegurança Alimentar 2009 (G6)")

abs29=pd.crosstab(base9.ZONA,base9.Insegurança_Alimentar, margins=True, rownames=['ZONA'], colnames=['INSEGURANÇA ALIMENTAR'])
abs29=abs29.loc[['Rural','Urbana']]
abs29


"""
Explanation: OBSERVAÇÃO DA SITUAÇÃO NA ZONA URBANA E RURAL:
ASSIM COMO NA CELULA SUPERIOR, UM GRÁFICO INICIAL PERCENTUAL SEGUIDO DE UMA TABELA CONTENDO VALORES ABSOLUTOS QUE POSSIBILITAM OBSERVAR A DIFERENÇA ENTRE AS DUAS ZONAS
End of explanation
"""


ct1=(pd.crosstab([base.REGIAO, base.ZONA],base.Insegurança_Alimentar, normalize='index')*100).round(decimals=1)
ct1
print(ct1,'\n')
plot = ct1.plot(kind='bar',title="Análise de Insegurança Alimentar 2013 (G7)")
ax = plt.subplot(111)
box = ax.get_position()
ax.set_position([box.x0, box.y0, box.width * 0.8, box.height])
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
plt.ylabel('Freq.Relativa (em %)')
plt.show()

ct2=(pd.crosstab([base9.REGIAO, base9.ZONA],base9.Insegurança_Alimentar, normalize='index')*100).round(decimals=1)
ct2
print(ct2,'\n')
plot = ct2.plot(kind='bar',title="Análise de Insegurança Alimentar 2009 (G8)")
ax = plt.subplot(111)
box = ax.get_position()
ax.set_position([box.x0, box.y0, box.width * 0.8, box.height])
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
plt.ylabel('Freq.Relativa (em %)')
plt.show()

"""
Explanation: CRUZAMENTO DE DADOS:
SUB-DIVISÃO MAIS COMPLEXA, CADA ZONA DIVIDIDA POR ESTADO E A FREQUÊNCIA DE CADA UM DESSES, O OBJETIVO DESTE GRÁFICO É ANALISAR EM UMA ÚNICA IMAGEM AS DIFERENÇAS NOTÁVEIS ENTRE OS FATORES TERRITORIAIS ANALISADOS E ASSIM FOCAR DIRETAMENTE NAS REGIÕES QUE PRECISAM DA ANÁLISE PARA RESPONDER A PERGUNTA
End of explanation
"""


faixa = np.arange(0,7350,350)
frenda = pd.cut(base.RENDA[(base.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORTE")], bins=faixa, right=False)
t1 = (frenda.value_counts(sort=False, normalize=True)*100).round(decimals=1)
print(t1,"\n")

plot = base.RENDA[(base.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORTE")].plot.hist(bins=faixa,title="Histograma - Insegurança Alimentar - NORTE - 2013 (H1)", weights=zeros_like(base.RENDA[(base.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORTE")])+1./base.RENDA[(base.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORTE")].size*100, figsize=(6, 6), alpha=0.5)
plt.ylabel('Frequência relativa (em %)')
plt.xlabel('Renda (em reais)')
plt.show()


faixa = np.arange(0,7350,350)
frenda2 = pd.cut(base.RENDA[(base.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORDESTE")], bins=faixa, right=False)
t2 = (frenda2.value_counts(sort=False, normalize=True)*100).round(decimals=1)
print(t2,"\n")

plot = base.RENDA[(base.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORDESTE")].plot.hist(bins=faixa,title="Histograma - Insegurança Alimentar - NORDESTE - 2013(H2)", weights=zeros_like(base.RENDA[(base.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORDESTE")])+1./base.RENDA[(base.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORDESTE")].size*100, figsize=(6, 6), alpha=0.5,color="red")
plt.ylabel('Frequência relativa (em %)')
plt.xlabel('Renda (em reais)')
plt.show()

frenda9 = pd.cut(base9.RENDA[(base9.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="CENTRO-OESTE")], bins=faixa, right=False)
t19 = (frenda9.value_counts(sort=False, normalize=True)*100).round(decimals=1)
print(t19,"\n")

plot = base9.RENDA[(base9.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base9.REGIAO=="CENTRO-OESTE")].plot.hist(bins=faixa,title="Histograma - Insegurança Alimentar - CENTRO-OESTE - 2009(H3)", weights=zeros_like(base9.RENDA[(base9.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base9.REGIAO=="CENTRO-OESTE")])+1./base9.RENDA[(base9.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base9.REGIAO=="CENTRO-OESTE")].size*100, figsize=(6, 6), alpha=0.5,color="chocolate")
plt.ylabel('Frequência relativa (em %)')
plt.xlabel('Renda (em reais)')
plt.show()

frenda29 = pd.cut(base9.RENDA[(base9.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base9.REGIAO=="NORDESTE")], bins=faixa, right=False)
t29 = (frenda29.value_counts(sort=False, normalize=True)*100).round(decimals=1)
print(t29,"\n")

plot = base9.RENDA[(base9.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base9.REGIAO=="NORDESTE")].plot.hist(bins=faixa,title="Histograma - Insegurança Alimentar - NORDESTE - 2009(H4)", weights=zeros_like(base9.RENDA[(base9.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base9.REGIAO=="NORDESTE")])+1./base9.RENDA[(base9.Insegurança_Alimentar=='Sim')&(base9.REGIAO=="NORDESTE")].size*100, figsize=(6, 6), alpha=0.5,color="darkslategray")
plt.ylabel('Frequência relativa (em %)')
plt.xlabel('Renda (em reais)')
plt.show()

"""
Explanation: SEQUÊNCIA DE ANÁLISE PARA CADA ANO:
Observando os dois últimos gráficos pode-se perceber precisamente as duas regiões que apresentam maior disparidade entre zona urbana e rural. No caso de 2013 (1°gráfico) Norte e Nordeste são as duas regiões que serão analisadas a fim de responder a pergunta-guia do projeto, já na situação de 2009 apresenta-se o Centro-Oeste e o Nordeste. 
ANÁLISE QUANTITATIVA:
OBSERVAR COMO SE COMPORTA A INSEGURANÇA ALIMENTAR DE ACORDO COM A RENDA FAMILIAR.
O PRIMEIRO HISTOGRAMA DEMONSTRA A FREQUÊNCIA ENTRE AQUELES QUE RESPONDERAM PELO MENOS UM "Sim" NAS 4 PERGUNTAS INICIAIS E SÃO CONSIDERADOS PORTANTO, EM INSEGURANÇA ALIMENTAR.
End of explanation
"""


base=base[(base.Insegurança_Alimentar=="Sim")]
base

"""
Explanation: ANÁLISE INICIAL E NOVA FILTRAGEM:
COM A PRECISÃO DOS VALORES MOSTRADOS ACIMA, PODE-SE OBSERVAR ONDE HÁ MAIOR CONCENTRAÇÃO EM CADA UMA DAS REGIÕES DE INTERESSE DE ACORDO COM A DISPARIDADE ANALISADA ANTERIORAMENTE NOS GRÁFICOS. DESSA FORMA A PARTIR DE AGORA A ANÁLISE SE CENTRARÁ APENAS ÀQUELES QUE PASSARAM POR SITUACÃO DE INSEGURANÇA ABRINDO PARA UMA NOVA VARIÁVEL, CHAMADA DE PROBLEMA ALIMENTAR E PAUTADA EM PERGUNTAS QUE DEMONSTRAM FALTA DE COMIDA OU ALIMENTAÇÃO RESTRITA POR CONTA DE FALTA DE DINHEIRO.
End of explanation
"""


writer = pd.ExcelWriter('Tabela2-2013.xlsx',engine='xlsxwriter')
base.to_excel(writer,sheet_name="Projeto_1")
writer.save()

base9=base9[(base9.Insegurança_Alimentar=="Sim")]
base9

"""
Explanation: TABELA 2 - 2013
End of explanation
"""


writer = pd.ExcelWriter('Tabela2-2009.xlsx',engine='xlsxwriter')
base9.to_excel(writer,sheet_name="Projeto_1")
writer.save()

"""
Explanation: TABELA 2 - 2009
End of explanation
"""


frenda3 = pd.cut(base.RENDA[(base.Problema_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORTE")], bins=faixa, right=False)
t3 = (frenda3.value_counts(sort=False, normalize=True)*100).round(decimals=1)
print(t3,"\n")

plot = base.RENDA[(base.Problema_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORTE")].plot.hist(bins=faixa,title="Problema Alimentar - NORTE - 2013 (H5)", weights=zeros_like(base.RENDA[(base.Problema_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORTE")])+1./base.RENDA[(base.Problema_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORTE")].size*100, figsize=(6, 6), alpha=0.5,color="purple")
plt.ylabel('Frequência relativa (em %)')
plt.xlabel('Renda (em reais)')
plt.show()

frenda4 = pd.cut(base.RENDA[(base.Problema_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORDESTE")], bins=faixa, right=False)
t4 = (frenda4.value_counts(sort=False, normalize=True)*100).round(decimals=1)
print(t4,"\n")

plot = base.RENDA[(base.Problema_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORDESTE")].plot.hist(bins=faixa,title="Problema Alimentar - NORDESTE - 2013(H6)", weights=zeros_like(base.RENDA[(base.Problema_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORDESTE")])+1./base.RENDA[(base.Problema_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="NORDESTE")].size*100, figsize=(6, 6), alpha=0.5,color="darkgreen")
plt.ylabel('Frequência relativa (em %)')
plt.xlabel('Renda (em reais)')
plt.show()

frenda39 = pd.cut(base9.RENDA[(base9.Problema_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="CENTRO-OESTE")], bins=faixa, right=False)
t39 = (frenda39.value_counts(sort=False, normalize=True)*100).round(decimals=1)
print(t39,"\n")

plot = base9.RENDA[(base9.Problema_Alimentar=='Sim')&(base9.REGIAO=="CENTRO-OESTE")].plot.hist(bins=faixa,title="Problema Alimentar - CENTRO-OESTE - 2009(H7)", weights=zeros_like(base9.RENDA[(base9.Problema_Alimentar=='Sim')&(base9.REGIAO=="CENTRO-OESTE")])+1./base9.RENDA[(base9.Problema_Alimentar=='Sim')&(base9.REGIAO=="CENTRO-OESTE")].size*100, figsize=(6, 6), alpha=0.5,color="black")
plt.ylabel('Frequência relativa (em %)')
plt.xlabel('Renda (em reais)')
plt.show()

frenda49 = pd.cut(base9.RENDA[(base9.Problema_Alimentar=='Sim')&(base.REGIAO=="CENTRO-OESTE")], bins=faixa, right=False)
t49 = (frenda49.value_counts(sort=False, normalize=True)*100).round(decimals=1)
print(t49,"\n")

plot = base9.RENDA[(base9.Problema_Alimentar=='Sim')&(base9.REGIAO=="NORDESTE")].plot.hist(bins=faixa,title="Problema Alimentar - NORDESTE - 2009(H8) ", weights=zeros_like(base9.RENDA[(base9.Problema_Alimentar=='Sim')&(base9.REGIAO=="NORDESTE")])+1./base9.RENDA[(base9.Problema_Alimentar=='Sim')&(base9.REGIAO=="NORDESTE")].size*100, figsize=(6, 6), alpha=0.5,color="orange")
plt.ylabel('Frequência relativa (em %)')
plt.xlabel('Renda (em reais)')
plt.show()

"""
Explanation: Caracterização dos problemas alimentares:
Os próximos gráficos tem como objetivo avaliar, além do comportamento da variável "problema alimentar" de acordo com a renda mensal familiar comparar com a distribuição de "insegurança alimentar" ou seja se a distribuição analisada anteriormente se mantém de certa maneira nessa variável que por sinal é dependente da inicial, "insegurança alimentar".
End of explanation
"""


