%pylab inline

import pandas as pd
import datetime
now = datetime.datetime.now()
format_percent = '{:.02f}%'.format
rc('font', family='Ubuntu')
rc('figure', figsize=(18, 10))

d = pd.read_csv('sauktiniudb_2015-05-13.csv', parse_dates=['Gimimo data'])

byage = d.groupby(d['Gimimo data'].map(lambda x: ('%d (%d)' % (x.year, now.year-x.year))))
byage = byage[['Karo prievolininko kodas']].count()
byage = byage.rename(columns={'Karo prievolininko kodas': 'Šauktinių sk.'})
byage['Šauktinių sk. %'] = (byage['Šauktinių sk.'] / d.shape[0] * 100).map(format_percent)
byage

byage = d.groupby(d['Gimimo data'].map(lambda x: now.year-x.year))
byage = byage[['Karo prievolininko kodas']].count()
byage = byage.rename(index={'Gimimo data': 'Amžius'}, columns={'Karo prievolininko kodas': 'Šauktinių sk.'})
byage.plot(kind='barh')

byage.plot()

subdivision = d.groupby('Teritorinis padalinys')[['Karo prievolininko kodas']].count()
subdivision = subdivision.rename(columns={'Karo prievolininko kodas': 'Šauktinių sk.'})
subdivision['Šauktinių sk. %'] = (subdivision['Šauktinių sk.'] / d.shape[0] * 100).map(format_percent)
subdivision = subdivision.sort('Šauktinių sk.', ascending=False)
subdivision

subdivision['Šauktinių sk.'].plot(kind='barh')