4.7 KiB
4.7 KiB
- Załaduj bibliotekę
pandas
.
import pandas as pd
- Wczytaj dane z pliku _mieszkania.csv do zmiennej i wyświetl 5 pierwszych wierczy.
# ODPOWIEDZ:
#df = pd.read_csv("./mieszkania.csv")
#df.head()
- Znajdź informacje ilu pokojowe mieszkania są najpopularniejsze i ile ich jest.
# ODPOWIEDZ:
#df['Rooms'].value_counts()
- Znajdź 10 najtańszych mieszkań.
- Napisz funkcje
find_borough(desc)
, która przyjmuje 1 argument typu _string i zwróci jedną z dzielnic zdefiniowaną w liściedzielnice
. Funkcja ma zwrócić pierwszą (wzgledem kolejności) nazwę dzielnicy, która jest zawarta wdesc
. Jeżeli żadna nazwa nie została odnaleziona, zwróć napis Inne.
# ODPOWIEDZ:
# def find_borough(desc):
# dzielnice = ['Stare Miasto',
# 'Wilda',
# 'Jeżyce',
# 'Rataje',
# 'Piątkowo',
# 'Winogrady',
# 'Miłostowo',
# 'Dębiec']
- Dodaj kolumnę
Borough
, która będzie zawierać informacje o dzielnicach i powstanie z kolumnyLocalization
. Wykorzystaj do tego funkcjęfind_borough
.
- Wyświetl histogram przedstawiający liczbę ogłoszeń mieszkań z podziałem na dzielnice.
- Znajdź średnią cenę mieszkania n-pokojowego.
# ODPOWIEDZ:
#df[df['Rooms'] == 2]['Expected'].mean()
303861.86277173914
- Znajdź dzielnice, które zawierają oferty mieszkań na 13 piętrze.
# ODPOWIEDZ:
#df.query('Floor == 13')['Location']
2195 Poznań Winogrady ul. Os. Wichrowe Wzgórze - Zm... 2773 Poznań Stare Miasto Winogrady ul. Os. Zwycięstwa Name: Location, dtype: object
- Znajdź wszystkie ogłoszenia mieszkań, które znajdują się na Winogradach, mają 3 pokoje i są położone na 1 piętrze.