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# -*- coding: utf-8 -*-
import persistencia.DataBase as dao
import webbrowser
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import operator as o
import numpy as np
uber = [[], [], []]
cabify = [[], [], []]
pop99 = [[], [], []]
def buscar_locais():
resposta = dao.Busca_SQL("select DISTINCT nome_lugar from voudeque.lugar;")
cidades = []
for i in resposta:
cidades.append(i[0])
return cidades
def buscar_tweets():
###
# posicao 1 = positivo, 2 = negativo e 3 = neutro
# uber = 1, cabify = 2 uber = 3
###
resultado =[[], [], []]
resultado[0].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Positivo' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = 'uber';")[0][0])
resultado[0].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Negativo' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = 'uber';")[0][0])
resultado[0].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Neutro' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = 'uber';")[0][0])
resultado[1].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Positivo' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = 'cabify';")[0][0])
resultado[1].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Negativo' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = 'cabify';")[0][0])
resultado[1].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Neutro' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = 'cabify';")[0][0])
resultado[2].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Positivo' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = '99pop';")[0][0])
resultado[2].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Negativo' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = '99pop';")[0][0])
resultado[2].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Neutro' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = '99pop';")[0][0])
return resultado
def quantidadeTweets(resultado):
pos_uber = resultado[0][0]
neg_uber = resultado[0][1]
neu_uber = resultado[0][2]
total_uber = pos_uber+neu_uber+neu_uber
pos_cabify = resultado[1][0]
neg_cabify = resultado[1][1]
neu_cabify = resultado[1][2]
total_cabify = pos_cabify+neg_cabify+neu_cabify
pos_99pop = resultado[2][0]
neg_99pop = resultado[2][1]
neu_99pop = resultado[2][2]
total_99pop = pos_99pop+neg_99pop+neu_99pop
total = total_uber+total_99pop+total_cabify
valores = [pos_uber, neg_uber, neu_uber, total_uber, pos_cabify, neg_cabify, neu_cabify, total_cabify, pos_99pop, neg_99pop, neu_99pop, total_99pop, total]
return valores
def buscar_tweets_local(local):
resultado = [[], [], []]
resultado[0].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Positivo' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = 'uber';")[0][0])
resultado[0].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Negativo' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = 'uber';")[0][0])
resultado[0].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Neutro' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = 'uber';")[0][0])
resultado[1].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Positivo' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = 'cabify';")[0][0])
resultado[1].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Negativo' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = 'cabify';")[0][0])
resultado[1].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Neutro' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = 'cabify';")[0][0])
resultado[2].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Positivo' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = '99pop';")[0][0])
resultado[2].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Negativo' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = '99pop';")[0][0])
resultado[2].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Neutro' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = '99pop';")[0][0])
return resultado
def buscar_tweets_data(data):
resultado = [[], [], []]
resultado[0].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Positivo' and tweet.dataHora like '" + data + "%' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = 'uber';")[0][0])
resultado[0].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Negativo' and tweet.dataHora like '" + data + "%' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = 'uber';")[0][0])
resultado[0].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Neutro' and tweet.dataHora like '" + data + "%' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = 'uber';")[0][0])
resultado[1].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Positivo' and tweet.dataHora like '" + data + "%' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = 'cabify';")[0][0])
resultado[1].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Negativo' and tweet.dataHora like '" + data + "%' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = 'cabify';")[0][0])
resultado[1].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Neutro' and tweet.dataHora like '" + data + "%' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = 'cabify';")[0][0])
resultado[2].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Positivo' and tweet.dataHora like '" + data + "%' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = '99pop';")[0][0])
resultado[2].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Negativo' and tweet.dataHora like '" + data + "%' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = '99pop';")[0][0])
resultado[2].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Neutro' and tweet.dataHora like '" + data + "%' and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and marca.nome = '99pop';")[0][0])
return resultado
def buscar_tweets_data_lugar(data,local):
resultado = [[], [], []]
resultado[0].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Positivo' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and tweet.dataHora like '" + data + "%' and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = 'uber';")[0][0])
resultado[0].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Negativo' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and tweet.dataHora like '" + data + "%' and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = 'uber';")[0][0])
resultado[0].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Neutro' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and tweet.dataHora like '" + data + "%' and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = 'uber';")[0][0])
resultado[1].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Positivo' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and tweet.dataHora like '" + data + "%' and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = 'cabify';")[0][0])
resultado[1].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Negativo' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and tweet.dataHora like '" + data + "%' and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = 'cabify';")[0][0])
resultado[1].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Neutro' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and tweet.dataHora like '" + data + "%' and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = 'cabify';")[0][0])
resultado[2].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Positivo' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and tweet.dataHora like '" + data + "%' and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = '99pop';")[0][0])
resultado[2].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Negativo' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and tweet.dataHora like '" + data + "%' and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = '99pop';")[0][0])
resultado[2].append(dao.Busca_SQL("select count(*) from voudeque.tweet, voudeque.sentimento, voudeque.marca, voudeque.tweet_marca, voudeque.lugar where tweet.id_sentimento = sentimento.id and sentimento.classe = 'Neutro' and tweet.id_lugar = lugar.id and tweet_marca.id_marca = marca.id and tweet_marca.id_tweet = tweet.id and tweet.dataHora like '" + data + "%' and lugar.nome_lugar = '" + local + "' and marca.nome = '99pop';")[0][0])
return resultado
cidades = buscar_locais()
def menu():
while True:
print("\n#################################################")
print("## VOU DE QUÊ? ##")
print("#################################################")
esc = input ("\n1 - Pesquisar\n2 - Buscar por local\n3 - Buscar por data\n4 - Buscar por data e local\n5 - Sair\n>>> " )
if esc == "5": #sair
print ("Saiba mais sobre nosso projeto em:\n\nhttps://github.com/leuthier/pbd_ufrpe\n")
esc2 = input("Deseja acessar o repositório? (S/N) ")
esc2 = esc2.lower()
if esc2 == "s":
webbrowser.open_new("https://github.com/leuthier/pbd_ufrpe")
print("\nAgradecemos a visita.")
break
elif esc == "2": #buscar por local
if len(buscar_locais()) != 0:
nums = []
for i in range(len(cidades)):
print(i,"-", cidades[i])
nums.append(str(i))
esc_local = input("Escolha o número da cidade a ser analisada: ")
if str(esc_local) in nums:
cidade_query = cidades[int(esc_local)]
resultado = buscar_tweets_local(cidade_query)
qtdTweets = quantidadeTweets(resultado)
graficoBarra(qtdTweets)
#####
pos_list = [qtdTweets[0],qtdTweets[4],qtdTweets[8]]
neg_list = [qtdTweets[1],qtdTweets[5],qtdTweets[9]]
neu_list = [qtdTweets[2],qtdTweets[6],qtdTweets[10]]
graficoPizza(pos_list,neg_list,neu_list,cidade_query)
else:
print("\n** Erro **\n Número de cidade inválido\n")
else:
print("Devido ao número restrito de tweets com locais, nenhuma cidade está disponível para análise :( ")
elif esc == "3": # buscar por data
print("A data deve seguir o padrão: AAAA-MM-DD")
esc_data = input("\n>>>>")
resultado = buscar_tweets_data(esc_data)
try:
verificacao_data = esc_data.split("-")
except:
verificacao_data=[0,0,0]
if len(verificacao_data[0]) == 4 and len(verificacao_data[1]) == 2 and len(verificacao_data[2]) == 2:
try:
int(verificacao_data[0]), int(verificacao_data[1]), int(verificacao_data[2])
qtdTweets = quantidadeTweets(resultado)
total = qtdTweets[12]
if total!=0:
graficoBarra(qtdTweets)
else:
print("\n** Erro ** Não há dados para essa data\n")
except:
print("\n** Erro **\n Data inválida\n")
else:
print("\n** Erro **\n Data inválida\n")
elif esc == "1": #análise geral
resultado = buscar_tweets()
qtdTweets = quantidadeTweets(resultado)
graficoBarra(qtdTweets)
elif esc == "4": # buscar por data e local
print("A data deve seguir o padrão: AAAA-MM-DD")
esc_data = input("\n>>>>")
verificacao_data = esc_data.split("-")
if len(verificacao_data[0]) == 4 and len(verificacao_data[1]) == 2 and len(verificacao_data[2]) == 2:
try:
int(verificacao_data[0]), int(verificacao_data[1]), int(verificacao_data[2])
if len(buscar_locais()) != 0:
nums = []
for i in range(len(cidades)):
print(i, "-", cidades[i])
nums.append(str(i))
esc_local = input("Escolha o número da cidade a ser analisada: ")
if str(esc_local) in nums:
cidade_query = cidades[int(esc_local)]
resultado = buscar_tweets_data_lugar(esc_data, cidade_query)
qtdTweets = quantidadeTweets(resultado)
graficoBarra(qtdTweets)
else:
print("Devido ao número restrito de tweets com locais, nenhuma cidade está disponível para análise :( ")
except:
print("\n** Erro **\n Data inválida\n")
else:
print("\n** Erro **\n Data inválida\n")
else:
print("\n** Erro ** \n Opção inválida\n")
return
def barplot(ax, dpoints):
# Aggregate the conditions and the categories according to their
# mean values
conditions = [(c, np.mean(dpoints[dpoints[:, 0] == c][:, 2].astype(float)))
for c in np.unique(dpoints[:, 0])]
categories = [(c, np.mean(dpoints[dpoints[:, 1] == c][:, 2].astype(float)))
for c in np.unique(dpoints[:, 1])]
# sort the conditions, categories and data so that the bars in
# the plot will be ordered by category and condition
conditions = [c[0] for c in sorted(conditions, key=o.itemgetter(1))]
categories = [c[0] for c in sorted(categories, key=o.itemgetter(1))]
dpoints = np.array(sorted(dpoints, key=lambda x: categories.index(x[1])))
# the space between each set of bars
space = 0.2
n = len(conditions)
width = (1 - space) / (len(conditions))
# Create a set of bars at each position
for i, cond in enumerate(conditions):
indeces = range(1, len(categories) + 1)
vals = dpoints[dpoints[:, 0] == cond][:, 2].astype(np.float)
pos = [j - (1 - space) / 2. + i * width for j in indeces]
ax.bar(pos, vals, width=width, label=cond,
color=cm.Accent(float(i) / n))
# Set the x-axis tick labels to be equal to the categories
ax.set_xticks(indeces)
ax.set_xticklabels(categories)
plt.setp(plt.xticks()[1], rotation=90)
# Add the axis labels
ax.set_ylabel("Tweets")
ax.set_xlabel("Marcas")
# Add a legend
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(handles[::-1], labels[::-1], loc='upper left')
def graficoBarra(valores):
pos_uber,neg_uber,neu_uber = valores[0],valores[1],valores[2]
pos_cabify, neg_cabify,neu_cabify = valores[4],valores[5],valores[6]
pos_99pop,neg_99pop,neu_99pop = valores[8],valores[9],valores[10]
dpoints = np.array([['Positivo', 'Uber', pos_uber],
['Positivo', 'Cabify', pos_cabify],
['Positivo', '99pop', pos_99pop],
['Neutro', 'Uber', neu_uber],
['Neutro', 'Cabify', neu_cabify],
['Neutro', '99pop', neu_99pop],
['Negativo', 'Uber', neg_uber],
['Negativo', 'Cabify', neg_cabify],
['Negativo', '99pop', neg_99pop]])
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
barplot(ax, dpoints)
plt.subplots_adjust(bottom=0.20)
plt.show()
def graficoPizza(pos_list,neg_list,neu_list,cidade):
labels_list1, labels_list2, labels_list3 = ['', '', ''], ['', '', ''], ['', '', '']
if pos_list[0] != 0:
labels_list1[0] = 'Uber'
if pos_list[1] != 0:
labels_list1[1] = 'Cabify'
if pos_list[2] != 0:
labels_list1[2] = '99Pop'
if neg_list[0] != 0:
labels_list2[0] = 'Uber'
if neg_list[1] != 0:
labels_list2[1] = 'Cabify'
if neg_list[2] != 0:
labels_list2[2] = '99Pop'
if neu_list[0] != 0:
labels_list3[0] = 'Uber'
if neu_list[1] != 0:
labels_list3[1] = 'Cabify'
if neu_list[2] != 0:
labels_list3[2] = '99Pop'
fig, eixos = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(7, 4))
pie_1 = eixos[0].pie(pos_list, labels=labels_list1,
autopct='%1.1f%%', colors=['gray', 'lightskyblue', 'gold'])
eixos[0].set_title('Positivo')
eixos[0].axis('equal')
pie_2 = eixos[1].pie(neg_list, labels=labels_list2,
autopct='%1.1f%%', startangle=50, colors=['gray', 'lightskyblue', 'gold'])
eixos[1].set_title('Negativo')
plt.axis('equal')
pie_3 = eixos[2].pie(neu_list, labels=labels_list3,
autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['gray', 'lightskyblue', 'gold'])
eixos[2].set_title('Neutro')
plt.axis('equal')
plt.subplots_adjust(wspace=1)
plt.suptitle(cidade.upper())
plt.show()
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