<jupyter_start><jupyter_text>Question 1 : How is presidential attention distributed accross policy spheres?<jupyter_code># Pie chart, where the slices will be ordered and plotted counter-clockwise:
columns = ['president_Bērnu, ģimenes un sabiedrības integrācijas lietu',
       'president_Veselības', 'president_Premjers', 'president_Zemkopības',
       'president_Bērnu un ģimenes lietu', 'president_Satiksmes',
       'president_Iekšlietu', 'president_Tieslietu', 'president_Vides',
       'president_Ārlietu', 'president_Izglītības un zinātnes',
       'president_Aizsardzības', 'president_Finanšu',
       'president_Vides aizsardzības un reģionālās attīstības',
       'president_Reģionālās attīstības un pašvaldību lietu',
       'president_Kultūras', 'president_Ekonomikas',
       'president_Labklājības',]

labels =[i.replace("president_", "") for i in columns]

sizes = [round(df[i].mean()*1000) for i in columns]

data_dict = {labels[index]:i for index, i in enumerate(sizes)}

fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax1.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.

plt.show()
sorted(data_dict.items(), key = lambda x: x[1], reverse=True)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Q2: How the attention pattern differs over time?<jupyter_code>columns = ['president_Premjers', 
           'president_Ārlietu',
           'president_Aizsardzības',
           'president_Iekšlietu',
           'president_Finanšu',]


agg_dict = {i : "mean" for i in columns}

df2 = df.groupby(["year"]).agg(agg_dict)
print(df2.shape)
df2.head()
df2.tail()
df2.plot.line()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Does presidential attention mirror media attention?<jupyter_code>ministries = ['Premjers' , 'Ārlietu', 'Aizsardzības', 'Iekšlietu', 
              'Finanšu', 'Zemkopības', 'Tieslietu', 'Izglītības un zinātnes', 
              'Labklājības', 'Veselības', 'Satiksmes', 'Kultūras', 'Ekonomikas', 
              'Vides aizsardzības un reģionālās attīstības', 'Reģionālās attīstības un pašvaldību lietu',
              'Vides', 'Bērnu, ģimenes un sabiedrības integrācijas lietu', 'Bērnu un ģimenes lietu', ]


ministries2 = ["president_"+i for i in ministries]

ministries_full = ministries + ministries2

agg_dict = {i:"mean" for i in ministries_full}
agg_dict["president"] = "last" 

dfg = df.groupby(["year", "month"]).agg(agg_dict)
dfg["grybauskaite"] = dfg.apply(lambda x:int(x["president"]=="<NAME>"), axis=1)
print(dfg.shape)
dfg.head()
for m in ministries:
    print(m)
    print(pearsonr(dfg[m], dfg["president_"+m]))
    print()<jupyter_output>Premjers
(0.09620211684287103, 0.11545566751360399)

Ārlietu
(0.39016962929661075, 3.2614662607344576e-11)

Aizsardzības
(0.44444792852088855, 1.884025027606993e-14)

Iekšlietu
(0.3287528412720247, 3.369630890849667e-08)

Finanšu
(0.3285243205526353, 3.448490118915178e-08)

Zemkopības
(0.5483881790398626, 1.6056103191951939e-22)

Tieslietu
(0.22198040031950486, 0.00024285152824671914)

Izglītības un zinātnes
(0.08283079539171213, 0.17556786439771987)

Labklājības
(0.34590076831217353, 5.621195205333222e-09)

Veselības
(0.14664173952983234, 0.016087299633658323)

Satiksmes
(0.19291089708427686, 0.0014770527453926215)

Kultūras
(0.49170399234287593, 8.807705453853898e-18)

Ekonomikas
(0.34506512037319237, 6.149437881942686e-09)

Vides aizsardzības un reģionālās attīstības
(0.3591850381063476, 1.3006671759491291e-09)

Reģionālās attīstības un pašvaldību lietu
(0.5607103275780431, 1.1268648588954723e-23)

Vides
(0.5051017022120141, 8.002526127297527e-19)

Bērnu, ģimenes un sabiedrības inte[...]
StarcoderdataJupyterStructuredCleanDedup