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import matplotlib.pyplot as plt # plotting

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

import seaborn as sns

df = pd.read_csv('../input/BR_eleitorado_2016_municipio.csv', delimiter=';')

df.shape

corr = df.corr()
plt.figure(num=None, dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')
corrMat = plt.matshow(corr, fignum = 1)
plt.xticks(range(len(corr.columns)), corr.columns, rotation=90)
plt.yticks(range(len(corr.columns)), corr.columns)
plt.gca().xaxis.tick_bottom()
plt.colorbar(corrMat)
plt.title('Correlation Matrix')
plt.show()

df = df.drop(columns=['cod_municipio_tse'])

x = sns.PairGrid(df)
x.map(plt.scatter)

uf = pd.DataFrame(df['uf'].value_counts())

eleitores = df[['uf', 'total_eleitores']].sort_values(by='uf')

plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.title('Média de eleitores por Município em cada UF')
sns.barplot(x=eleitores.uf, y=eleitores.total_eleitores)