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import pandas as pd

brazil = pd.read_csv('../input/BRAZIL_CITIES.csv', sep=';', decimal=',')

features = ['CITY', 'STATE', 'CAPITAL', 'IDHM', 'IDHM_Longevidade', 'IDHM_Educacao', 'LONG', 'LAT', 'ALT', 'AREA', 'RURAL_URBAN', 'GVA_AGROPEC', 'GVA_INDUSTRY', 'GVA_SERVICES', 'GVA_PUBLIC', 'GDP', 'POP_GDP', 'GDP_CAPITA', 'GVA_MAIN']
df = brazil[features]
pd.isnull(df).sum()

df.dropna(inplace=True)
df.columns = ['city', 'state', 'capital', 'HDI', 'life_expect_index', 'education_index', 'longitude', 'latitude', 'altitude', 'area', 'typology', 'GVA_agriculture', 'GVA_industry', 'GVA_services', 'GVA_public_services', 'GDP', 'population', 'GDP_per_capita', 'GVA_main']

GVA_main_dict = {'Administração, defesa, educação e saúde públicas e seguridade social': 'Public Services', 'Demais serviços': 'Other services', 'Agricultura, inclusive apoio à agricultura e a pós colheita': 'Agriculture', 'Indústrias de transformação': 'Manufacturing Industries', 'Pecuária, inclusive apoio à pecuária': 'Livestock', 'Eletricidade e gás, água, esgoto, atividades de gestão de resíduos e descontaminação': 'Public Utilities', 'Comércio e reparação de veículos automotores e motocicletas': 'Vehicle sales & repair', 'Indústrias extrativas': 'Extractive Industries', 'Produção florestal, pesca e aquicultura': 'Forestry & Aquaculture', 'Construção': 'Construction'}
df.GVA_main = df.GVA_main.map(GVA_main_dict)

typology_dict = {'Rural Adjacente': 'Adjacent Rural', 'Urbano': 'Urban', 'Intermediário Adjacente': 'Adjacent Intermediate', 'Rural Remoto': 'Remote Rural', 'Intermediário Remoto': 'Remote Intermediate'}
df.typology = df.typology.map(typology_dict)

df.GVA_main.value_counts().iplot(kind='bar', colors='green')