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import matplotlib.pyplot as plt # plotting

import numpy as np # linear algebra

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())

labels = cota_total2.index
sizes = cota_total2['vlrdocumento']
explode = (0.1, 0.1, 0, 0, 0)
plt.axis('equal')

labels = cota_total3.index
sizes = cota_total3['vlrdocumento']
explode = (0.1, 0.1, 0, 0, 0)
plt.axis('equal')

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

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

val1 = pd.DataFrame(new_cota['tipo'].value_counts())
val1['perc'] = val1['tipo'] / np.cumsum(val1['tipo'], axis=0)
val1

for i, v in val1['tipo'].iteritems():
    plt.text(i, v, v, va='bottom', ha='center')

plt.style.use('seaborn-darkgrid')
palette = plt.get_cmap('Set1')
num = 0
for column in cota_por_ano.drop('numano', axis=1):
    num += 1
    plt.plot(cota_por_ano['numano'], cota_por_ano[column], marker='', color=palette(num), linewidth=1, alpha=0.9, label=column)
    plt.legend(loc=2, ncol=2)
plt.title('A (bad) Spaghetti plot', loc='left', fontsize=12, fontweight=0, color='orange')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Score')