import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('insurance.csv')
calculo_media = df['charges'].mean()
df['MediaCalculada'] = calculo_media
df['MediaCalculada'] = pd.to_numeric(df['MediaCalculada'])
calculo_media_agrupada = df.groupby(['smoker', 'sex'], observed=False)['charges'].mean()
# print(calculo_media_agrupada)
consulta1 = df.query('age > 50 and sex == "male"')
# print(consulta1)
consulta2 = df.query('sex == "female" or region == "southwest"')
# print(consulta2)
serie = pd.Series(['age'])
serie2 = serie.to_frame()
# print(serie)
# print(serie2)
valores_ordenados = df['age'].sort_values(ascending=True)
#ou ascending False para decrescente
# print(valores_ordenados)
calculo_media_agrupada.plot(kind='barh', figsize=(12,10), color=('purple'))
# calculo_media_agrupada.plot(kind='bar', figsize=(12,10), color=('purple'))
# plt.show()
# print(df.sex.unique())
contador = df.sex.value_counts()
# print(contador)
contador2 = df.sex.value_counts(normalize=True).mul(100).round(2)
# print(contador2.map('{:.2f}%'.format))
df = df.rename(columns={'age': 'idade'})
print(df)
