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import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)

cota = pd.read_csv('../input/cota_parlamentar_sp.csv', delimiter=';')
cota.dataframeName = 'cota_parlamentar_sp.csv'
nRow, nCol = cota.shape

#partido_valor = pd.DataFrame()
cota_negativa = pd.DataFrame()
cota_positiva = pd.DataFrame()
cota_negativa = cota[cota['vlrdocumento'] < 0]
cota_positiva = cota[cota['vlrdocumento'] > 0]
#cota_negativa['reembolso'] = pd.DataFrame()
cota_negativa['tipo'] = 'Reembolso'
cota_positiva['tipo'] = 'Gasto'
#partido_valor['sgpartido'] = cota['sgpartido']
#partido_valor['vlrdocumento'] = cota['vlrdocumento']
#partido_valor['nulegislatura'] = cota['nulegislatura']
#cota['nulegislatura'].value_counts()
#cota.groupby(['nulegislatura']).sum()
cota_total = pd.DataFrame(cota.groupby(['sgpartido'])['vlrdocumento'].sum().sort_values(ascending=False))
cota_total2 = cota_total.head(5)
cota_total3 = cota_total.tail(5)
#cota.groupby('nulegislatura')['vlrdocumento'].sum().sort_values(ascending=False)
cota_por_ano = pd.DataFrame(cota.groupby('numano')['vlrdocumento'].sum())
cota_negativa_por_ano = pd.DataFrame(cota_negativa.groupby('numano')['vlrdocumento'].sum())
#partido_valor.groupby(['sgpartido']).sum()
cota_por_ano
cota_positiva
new_cota = pd.DataFrame()
new_cota = pd.concat([cota_positiva, cota_negativa])
pd.DataFrame(new_cota['tipo'].value_counts())

cota_neg_ano_mes = pd.DataFrame(cota_negativa.groupby(['numano', 'nummes'])['vlrdocumento'].sum())

pd.DataFrame(cota.groupby(['numano', 'nummes'])['vlrdocumento'].sum())