import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

df = pd.read_csv('produccioniquel.csv', sep=';') df

dpto_ano= df.groupby(['Departamento','Año']).sum() dpto_ano dpto_ano= dpto_ano.reset_index() dpto_ano dpto_ano = pd.pivot_table(dpto_ano,columns='Departamento', index='Año',values= 'Produccion') dpto_ano.plot(kind='bar',figsize=(10,5),cmap='Paired',width=0.5) plt.ylabel('Producciòn Niquel Lb')

dpto_m= df.groupby(['Municipio','Año']).sum() dpto_m= dpto_m.reset_index() dpto_m = pd.pivot_table(dpto_m,columns='Municipio', index='Año',values= 'Produccion') dpto_m.plot(kind='bar',figsize=(10,5),cmap='Paired',width=0.5) plt.ylabel('Producciòn Niquel Lb')

dpto_m= df.groupby(['Municipio','Año']).sum() dpto_m= dpto_m.reset_index() dpto_m = pd.pivot_table(dpto_m,columns='Municipio', index='Año',values= 'Produccion') dpto_m

df['Produccion'].sum()

dpto_m= df.groupby(['Departamento','Año']).sum() dpto_m= dpto_m.reset_index() dpto_m

df1 = pd.read_csv('Regalias_Niquel.csv', sep=';') df1

dpto_a= df1.groupby(['Ano']).sum() dpto_a

dpto_a.plot(kind='bar',figsize=(10,5),cmap='Paired',width=0.5) plt.ylabel('Regalias Niquel')