In [3]:
import pandas as pd
In [4]:
data = pd.read_csv('vereadores_feira.csv')
In [5]:
data.sample(2).T
Out[5]:
195 427
ano 2020 2020
tipo_eleicao eleicao ordinaria eleicao ordinaria
sigla_uf BA BA
id_municipio_tse 35157 35157
numero_candidato 19800 43430
id_candidato_bd 119886 1390692
sigla_partido PODE PV
cargo vereador vereador
turno 1 1
resultado nao eleito suplente
votos 310 694
ano_1 2020 2020
tipo_eleicao_1 eleicao ordinaria eleicao ordinaria
sigla_uf_1 BA BA
id_municipio_tse_1 35157 35157
id_candidato_bd_1 119886 1390692
cpf 1664561528 61422290549
titulo_eleitoral 105101910558 63035790507
sequencial_candidato 50000784482 50000692094
numero_candidato_1 19800 43430
nome_candidato Julio Lobo Da Anunciacao Adriana Mascarenhas Mattos Bulos
nome_urna_candidato Wllissys Da Rifa Adriana Bulos
numero_partido 19 43
sigla_partido_1 PODE PV
cargo_1 vereador vereador
situacao deferido deferido
ocupacao comerciante diretor de estabelecimento de ensino
data_nasc 1984-03-08 1972-03-15
idade 37 49
genero masculino feminino
instrucao ensino medio completo ensino superior completo
estado_civil casado(a) casado(a)
nacionalidade brasileira brasileira
sigla_uf_nasc BA BA
municipio_nasc Feira De Santana Feira De Santana
email podemosmudarfeira@gmailcom adbulos@gmailcom
raca parda parda
In [6]:
(data['resultado'].unique())
Out[6]:
array(['suplente', 'eleito por media', 'nao eleito', 'eleito por qp'],
      dtype=object)
In [7]:
status_eleito = ['eleito por media', 'eleito por qp']

eleitos = data[data['resultado'].isin(status_eleito)]
eleitos.sample(2)
Out[7]:
ano tipo_eleicao sigla_uf id_municipio_tse numero_candidato id_candidato_bd sigla_partido cargo turno resultado ... data_nasc idade genero instrucao estado_civil nacionalidade sigla_uf_nasc municipio_nasc email raca
725 2016 eleicao ordinaria BA 35157 20120 1755716 PSC vereador 1 eleito por qp ... 1979-03-09 38 masculino ensino superior completo solteiro(a) brasileira BA Feira De Santana pscfeiradesantana@gmailcom parda
326 2020 eleicao ordinaria BA 35157 27075 1578696 DC vereador 1 eleito por media ... 1978-07-15 42 masculino ensino superior completo casado(a) brasileira BA Feira De Santana emersoncosta@yahoocombr preta

2 rows × 37 columns

In [8]:
reeleitos = pd.pivot_table(eleitos, values='votos', index=['nome_urna_candidato'], columns=['ano'], aggfunc='count', margins=True)
reeleitos
Out[8]:
ano 2016 2020 All
nome_urna_candidato
Alberto Nery 1.0 NaN 1
Beto Tourinho 1.0 NaN 1
Cadmiel Pereira 1.0 NaN 1
Correia Zezito NaN 1.0 1
Edvaldo Lima 1.0 1.0 2
Eli Ribeiro 1.0 NaN 1
Eli Ribeiro NaN 1.0 1
Emerson Minho NaN 1.0 1
Eremita Mota 1.0 1.0 2
Ewerton Carneiro Da Costa 1.0 NaN 1
Fabiano Da Van 1.0 NaN 1
Fernando Torres NaN 1.0 1
Galeguinho NaN 1.0 1
Gerusa 1.0 NaN 1
Gerusa Sampaio NaN 1.0 1
Gilmar Amorim Do George Americ 1.0 NaN 1
Isaias De Diogo 1.0 NaN 1
Jhonatas Monteiro NaN 1.0 1
Joao Bililiu 1.0 NaN 1
Jose Carneiro 1.0 NaN 1
José Carneiro NaN 1.0 1
Jurandy Carvalho NaN 1.0 1
Justiniano 1.0 NaN 1
Luiz Da Feira 1.0 1.0 2
Lulinha 1.0 NaN 1
Lú De Ronny NaN 1.0 1
Marcos Lima 1.0 NaN 1
Pastor Valdemir Santos NaN 1.0 1
Paulão Do Caldeirão NaN 1.0 1
Pedro Américo NaN 1.0 1
Pedro Cicero NaN 1.0 1
Professor Ivamberg NaN 1.0 1
Ron 1.0 NaN 1
Ron Do Povo NaN 1.0 1
Ronny 1.0 NaN 1
Silvio Dias NaN 1.0 1
Zé Curuca 1.0 1.0 2
Zé Filé 1.0 NaN 1
All 21.0 21.0 42
In [9]:
reeleitos.sort_values(by=('All'), ascending = False)
# Foram apenas 4 vereadores reeleitos em Feira de Santana
Out[9]:
ano 2016 2020 All
nome_urna_candidato
All 21.0 21.0 42
Luiz Da Feira 1.0 1.0 2
Zé Curuca 1.0 1.0 2
Edvaldo Lima 1.0 1.0 2
Eremita Mota 1.0 1.0 2
Pedro Américo NaN 1.0 1
Lulinha 1.0 NaN 1
Lú De Ronny NaN 1.0 1
Marcos Lima 1.0 NaN 1
Pastor Valdemir Santos NaN 1.0 1
Paulão Do Caldeirão NaN 1.0 1
Professor Ivamberg NaN 1.0 1
Pedro Cicero NaN 1.0 1
Jurandy Carvalho NaN 1.0 1
Ron 1.0 NaN 1
Ron Do Povo NaN 1.0 1
Ronny 1.0 NaN 1
Silvio Dias NaN 1.0 1
Zé Filé 1.0 NaN 1
Justiniano 1.0 NaN 1
Alberto Nery 1.0 NaN 1
José Carneiro NaN 1.0 1
Beto Tourinho 1.0 NaN 1
Cadmiel Pereira 1.0 NaN 1
Correia Zezito NaN 1.0 1
Eli Ribeiro 1.0 NaN 1
Eli Ribeiro NaN 1.0 1
Emerson Minho NaN 1.0 1
Ewerton Carneiro Da Costa 1.0 NaN 1
Fabiano Da Van 1.0 NaN 1
Fernando Torres NaN 1.0 1
Galeguinho NaN 1.0 1
Gerusa 1.0 NaN 1
Gerusa Sampaio NaN 1.0 1
Gilmar Amorim Do George Americ 1.0 NaN 1
Isaias De Diogo 1.0 NaN 1
Jhonatas Monteiro NaN 1.0 1
Joao Bililiu 1.0 NaN 1
Jose Carneiro 1.0 NaN 1
In [10]:
instrucao_group = eleitos.groupby(['instrucao', 'ano'])
instrucao_group.size().unstack()
# Foram mais vereadores com ensino superio completo eleitos em 2020
Out[10]:
ano 2016 2020
instrucao
ensino fundamental completo 2 2
ensino fundamental incompleto 2 1
ensino medio completo 11 9
ensino medio incompleto 1 1
ensino superior completo 5 8
In [11]:
superior_completo = ['ensino superior completo']
ultima_eleicao = [2020]
candidatos_superior = eleitos[eleitos['instrucao'].isin(superior_completo)]
candidatos_superior_2020 = candidatos_superior[candidatos_superior['ano'].isin(ultima_eleicao)]

candidatos_superior_2020[['nome_urna_candidato', 'instrucao', 'ocupacao']] 
# Aqui podemos ver as ocupacoes dos vereadores eleitos em 2020 com ensino superior completo
Out[11]:
nome_urna_candidato instrucao ocupacao
23 Eli Ribeiro ensino superior completo vereador
57 Silvio Dias ensino superior completo advogado
75 Professor Ivamberg ensino superior completo professor de ensino medio
126 Lú De Ronny ensino superior completo enfermeiro
297 Pedro Américo ensino superior completo professor de ensino fundamental
314 Gerusa Sampaio ensino superior completo vereador
326 Emerson Minho ensino superior completo policial civil
470 Jhonatas Monteiro ensino superior completo professor de ensino medio
In [12]:
eleitos_2020 = eleitos[eleitos['ano'].isin(ultima_eleicao)]
eleitos_2020['ocupacao'].value_counts()
#A ocupacao mais frequente entre os eleitos é ser vereador
Out[12]:
vereador                                                    8
professor de ensino medio                                   2
empresario                                                  2
policial civil                                              1
produtor agropecuario                                       1
advogado                                                    1
policial militar                                            1
professor de ensino fundamental                             1
locutor e comentarista de radio e televisao e radialista    1
enfermeiro                                                  1
agente administrativo                                       1
sacerdote ou membro de ordem ou seita religiosa             1
Name: ocupacao, dtype: int64
In [13]:
genero_group = eleitos.groupby(['genero', 'ano'])
genero_group.size().unstack()
Out[13]:
ano 2016 2020
genero
feminino 2 3
masculino 19 18
In [14]:
raca_group = eleitos.groupby(['raca', 'ano'])
raca_group.size().unstack()
Out[14]:
ano 2016 2020
raca
branca 2 2
parda 13 13
preta 6 6
In [15]:
raca_genero_group = eleitos.groupby(['raca', 'genero', 'ano'])
raca_genero_group.size().unstack()
Out[15]:
ano 2016 2020
raca genero
branca feminino NaN 1.0
masculino 2.0 1.0
parda feminino 2.0 2.0
masculino 11.0 11.0
preta masculino 6.0 6.0
In [16]:
idade_2020 = eleitos_2020['idade']
idade_2020.describe()
# A média de idade dos eleitos é 49 anos. O mais novo possui 34 anos, o mais velho 65 anos
Out[16]:
count    21.000000
mean     49.142857
std       9.671017
min      34.000000
25%      42.000000
50%      50.000000
75%      57.000000
max      65.000000
Name: idade, dtype: float64
In [17]:
eleicao_anterior = [2016]
eleitos_2016 = eleitos[eleitos['ano'].isin(eleicao_anterior)]


idade_2016 = eleitos_2016['idade']
idade_2016.describe()

# A média na eleição de 2016 foi 49 anos. O mais novo foi eleitos com 31 anos e o meis velho com 63 anos.
Out[17]:
count    21.000000
mean     48.904762
std       9.104421
min      31.000000
25%      41.000000
50%      51.000000
75%      56.000000
max      63.000000
Name: idade, dtype: float64
In [ ]: