# ---
# jupyter:
#   jupytext:
#     text_representation:
#       extension: .py
#       format_name: light
#       format_version: '1.5'
#       jupytext_version: 1.14.4
#   kernelspec:
#     display_name: Python 3 (ipykernel)
#     language: python
#     name: python3
# ---

# <div align="center">
# <img alt="if" height="200" style="border-radius:55px;" src=https://www.ifpb.edu.br/imagens/logotipos/ifpb-1>
#
# # **Estatística Aplicada à Computação/Telemática**
#
# **CURSO BACHARELADO EM ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO**
#
# **PROFESSOR:** *<NAME>*
#
# **ALUNO:** *<NAME>*
#
#
# ### **LISTA DE EXERCICIO 10b**
#
#
# ---------

# <div align="center">
#
# **Considerando a geração de gráficos trabalhada na video aula compartilhada e no notebook
# auxiliar, gere os gráficos em setores e em barras (todos os tipos) para as variáveis qualitativas
# (categóricas) para todas as variáveis do conjunto de dados do Titanic**

import pandas as pd
df1=pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv",usecols=["Sex","Pclass","Survived","Embarked"])
df1

# <div align="center">
#
# #### Aqui Importei apenas As Colunas Com Variaveis Qualitativas Pra Facilitar A Visualização Do DataFrame e Poder Gerar Os Graficos

# <div align="center">
#
# -----------------
# ### **SURVIVED**

import matplotlib.pyplot as plt
plt.show(df1["Survived"].value_counts().plot.pie(title="Survived"))
plt.show(df1["Survived"].value_counts().plot.bar(title="Survived"))
plt.show(df1["Survived"].value_counts().plot.barh(title="Survived"))

# <div align="center">
#
# ---------
# ### **Pclass**

import matplotlib.pyplot as plt
plt.show(df1["Pclass"].value_counts().plot.pie(title="Pclass"))
plt.show(df1["Pclass"].value_counts().plot.bar(title="Pclass"))
plt.show(df1["Pclass"].value_counts().plot.barh(title="Pclass"))

# <div align="center">
#
# ---------------
# ### **SEXO**

import matplotlib.pyplot as plt
plt.show(df1["Sex"].value_counts().plot.pie(title="Sex"))
plt.show(df1["Sex"].value_counts().plot.bar(title="Sex"))
plt.show(df1["Sex"].value_counts().plot.barh(title="Sex"))

# <div align="center">
#
# ----------
# ### **Embarked**

import matplotlib.pyplot as plt
plt.show(df1["Embarked"].value_counts().plot.pie(title="Embarked"))
plt.show(df1["Embarked"].value_counts().plot.bar(title="Embarked"))
plt.show(df1["Embarked"].value_counts().plot.barh(title="Embarked"))

# ---------------

StarcoderdataJupyterScriptsDedupFiltered