<jupyter_start><jupyter_text>Avaliacoes<jupyter_code>import pandas as pd

notas = pd.read_csv("ratings.csv")
notas.head()
notas.columns = ["usuarioId", "filmeId", "nota", "momento"]
notas.head()
notas['nota']
notas['nota'].value_counts()
notas['nota'].mean()
notas.nota.plot(kind='hist')
print("Média",notas['nota'].mean())
print("Mediana",notas['nota'].median())
notas.nota.describe()
import seaborn as sns
sns.boxplot(notas.nota)<jupyter_output>/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/seaborn/_decorators.py:43: FutureWarning: Pass the following variable as a keyword arg: x. From version 0.12, the only valid positional argument will be `data`, and passing other arguments without an explicit keyword will result in an error or misinterpretation.
  FutureWarning<jupyter_text>Filmes<jupyter_code>filmes = pd.read_csv("movies.csv")
filmes.columns = ["filmeId", "titulo", "generos"]
notas.query("filmeId==1")
notas.groupby("filmeId")
notas.groupby("filmeId").mean()
notas.groupby("filmeId").mean()["nota"]
medias_por_filme = notas.groupby("filmeId").mean().nota
medias_por_filme.head()
medias_por_filme.plot(kind="hist")
sns.boxplot(medias_por_filme)
medias_por_filme.describe()
sns.distplot(medias_por_filme, bins=10)
import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(medias_por_filme)
plt.title("Histograma das médias dos filmes")
sns.boxplot(y=medias_por_filme)
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(5,8))

sns.boxplot(y=medias_por_filme)
tmdb = pd.read_csv('tmdb_5000_movies.csv')
tmdb.head()
tmdb.original_language.unique()
tmdb.original_language.value_counts()
tmdb.original_language.value_counts().to_frame()
tmdb.original_language.value_counts().to_frame().reset_index()
contagem_de_lingua = tmdb.original_language.value_counts().to_frame().reset_index()
contagem_de_lingua.columns = ["original_language", "total"]
contagem_de_lingua.head()
sns.barplot(x="original_language", y="total", data = contagem_de_lingua)
import seaborn as sns 
sns.catplot(x="original_language", kind="count", data=tmdb)
plt.pie(contagem_de_lingua["total"], labels = contagem_de_lingua["original_language"])
total_por_lingua = tmdb["original_language"].value_counts()
total_por_lingua.loc["en"]
total_por_lingua = tmdb["original_language"].value_counts()
total_geral = total_por_lingua.sum()
total_de_ingles = total_por_lingua.loc["en"]
total_do_resto = total_geral - total_de_ingles
print(total_de_ingles, total_do_resto)
dados = {
    'lingua' : ['ingles','outros'],
    'total' : [total_de_ingles, total_do_resto]

}

pd.DataFrame(dados)
dados = {
    'lingua' : ['ingles','outros'],
    'total' : [total_de_ingles, total_do_resto]

}

dados = pd.DataFrame(dados)
dados
sns.barplot(data = dados, x = 'lingua', y = 'total')
plt.pie(dados["total"], labels = dados["lingua"])
tmdb.query("original_language == 'en'")
tmdb.query("original_language != 'en'")
tmdb.query("original_language != 'en'").original_language.value_counts()
filmes_sem_lingua_original_em_ingles = tmdb.query("original_language != 'en'")
sns.catplot(x = "original_language", data = filmes_sem_lingua_original_em_ingles, kind="count")
plt.figure(figsize=(5,10))

sns.catplot(x = "original_language", data = filmes_sem_lingua_original_em_ingles, kind="count")
sns.catplot(x = "original_language", data = filmes_sem_lingua_original_em_ingles, kind="count", aspect=2)
total_por_lingua_de_outros_filmes = tmdb.query("original_language != 'en'").original_language.value_counts()
sns.catplot(x = "original_language", data = filmes_sem_lingua_original_em_ingles, 
            kind="count", 
            aspect=2,
            order = total_por_lingua_de_outros_filmes.index)
sns.catplot(x = "original_language", data = filmes_sem_lingua_original_em_ingles, 
            kind="count", 
            aspect=2,
            palette="GnBu_d",
            order = total_por_lingua_de_outros_filmes.index)
import seaborn as sns
sns.set(style="ticks")

# Load the example dataset for Anscombe's quartet
df = sns.load_dataset("anscombe")

# Show the results of a linear regression within each dataset
sns.lmplot(x="x", y="y", col="dataset", hue="dataset", data=df,
           col_wrap=2, ci=None, palette="muted", height=4,
           scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1})
filmes.head()
notas_do_toy_story = notas.query("filmeId==1")
notas_do_jumanji = notas.query("filmeId==2")
print(len(notas_do_toy_story), len(notas_do_jumanji))
print("Nota média do Toy Story %.2f" % notas_do_toy_story.nota.mean())
print("Nota média do Jumanji %.2f" % notas_do_jumanji.nota.mean())
print("Mediana do Toy Story %.2f" % notas_do_toy_story.nota.median())
print("Mediana do Jumanji %.2f" % notas_do_jumanji.nota.median())
plt.boxplot([notas_do_toy_story.nota, notas_do_jumanji.nota])<jupyter_output>/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/matplotlib/cbook/__init__.py:1376: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray.
  X = np.atleast_1d(X.T if isinstance(X, np.ndarray) else np.asarray(X))<jupyter_text>Distribuição do primeiro é maior, o que representa que as pessoas votaram mais nos extremos, em quantoa  do segundo é menor mas o perfil das notas é mais semelhante<jupyter_code>print("Desvio padrão do Jumanji %.2f" % notas_do_jumanji.nota.std(), "Desvio padrão do Toy Story %.2f" % notas_do_toy_story.nota.std())<jupyter_output>Desvio padrão do Jumanji 0.88 Desvio padrão do Toy Story 0.83
StarcoderdataJupyterStructuredCleanDedup