diff --git a/zadaniedomowe2/README.md b/zadaniedomowe2/README.md
deleted file mode 100644
index e35b68f..0000000
--- a/zadaniedomowe2/README.md
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-## Zadania
-
-** zad. 0 **
-Sprawdź, czy masz zainstalowany pakiet ``pandas``. Jeżeli nie, zainstaluj go.
-
-** zad. 2 (domowe) **
-Jest to zadanie złożone, składające się z kilku części. Całość będzie opierać się o dane zawarte w pliku *mieszkania.csv* i dotyczą cen mieszkań w Poznaniu kilka lat temu.
- 1, Otwórz plik ``task02.py``, który zawiera szkielet kodu, który będziemy rozwijać w tym zadaniu.
- 1. Napisz funkcje, która wczyta zestaw danych z pliku *mieszkania.csv* i zwróci obiekt typu *DataFrame*. Jeżeli wszystko zostało zrobione poprawnie, powinno się wyśtwietlić 5 pierwszych wierszy.
- 1. Uzupełnij funkcję ``most_common_room_number``, która zwróci jaka jest najpopularniejsza liczba pokoi w ogłoszeniach. Funkcji powinna zwrócić liczbę całkowitą.
- 1. Uzupełnij kod w funkcji ``cheapest_flats(dane, n)``, która wzróci *n* najtańszych ofert mieszkań. Wzrócony obiekt typu ``DataFrame``.
- 1. Napisz funkcje ``find_borough(desc)``, która przyjmuje 1 argument typu *string* i zwróci jedną z dzielnic zdefiniowaną w liście ``dzielnice``. Funkcja ma zwrócić pierwszą (wzgledem kolejności) nazwę dzielnicy, która jest zawarta w ``desc``. Jeżeli żadna nazwa nie została odnaleziona, zwróć *Inne*.
- 1. Dodaj kolumnę ``Borough``, która będzie zawierać informacje o dzielnicach i powstanie z kolumny ``Localization``. Wykorzystaj do tego funkcję ``find_borough``.
- 1. Uzupełnił funkcje ``write_plot``, która zapisze do pliku ``filename`` wykres słupkowy przedstawiający liczbę ogłoszeń mieszkań z podziałem na dzielnice.
- 1. Napisz funkcje ``mean_price``, która zwróci średnią cenę mieszkania ``room_numer``-pokojowego.
- 1. Uzupełnij funkcje ``find_13``, która zwróci listę dzielnic, które zawierają ofertę mieszkanie na 13 piętrze.
- 1. Napisz funkcje ``find_best_flats``, która zwróci wszystkie ogłoszenia mieszkań, które znajdują się na Winogradach, mają 3 pokoje i są położone na 1 piętrze.
- 1. *(dodatkowe)*: Korzystając z pakietu *sklearn* zbuduj model regresji liniowej, która będzie wyznaczać cenę mieszkania na podstawie wielkości mieszkania i liczby pokoi.