s442188/Python2018
1
0
Fork 0
forked from tdwojak/Python2018
Code Releases Activity
master
Python2018/labs06
History
Ola Piechowiak 0678c107e9 zadanie domowe
2018-06-06 20:59:01 +02:00
..
311.csv Add 311 2018-06-03 09:52:00 +02:00
mieszkania.csv Add mieszkania 2018-06-03 09:52:54 +02:00
README.md zadanie domowe 2018-06-06 20:59:01 +02:00
task02.py zadanie domowe 2018-06-06 20:59:01 +02:00
tasks.py tasks 2018-06-03 11:22:04 +02:00

README.md

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.

  2. Uzupełnij funkcję most_common_room_number, która zwróci jaka jest najpopularniejsza liczba pokoi w ogłoszeniach. Funkcji powinna zwrócić liczbę całkowitą.

  3. Uzupełnij kod w funkcji cheapest_flats(dane, n), która wzróci n najtańszych ofert mieszkań. Wzrócony obiekt typu DataFrame.

  4. 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.

  5. Dodaj kolumnę Borough, która będzie zawierać informacje o dzielnicach i powstanie z kolumny Localization. Wykorzystaj do tego funkcję find_borough.

  6. Uzupełnił funkcje write_plot, która zapisze do pliku filename wykres słupkowy przedstawiający liczbę ogłoszeń mieszkań z podziałem na dzielnice.

  7. Napisz funkcje mean_price, która zwróci średnią cenę mieszkania room_numer-pokojowego.

  8. Uzupełnij funkcje find_13, która zwróci listę dzielnic, które zawierają ofertę mieszkanie na 13 piętrze.

  9. Napisz funkcje find_best_flats, która zwróci wszystkie ogłoszenia mieszkań, które znajdują się na Winogradach, mają 3 pokoje i są położone na 1 piętrze.

  10. (dodatkowe): Korzystając z pakietu sklearn zbuduj model regresji liniowej, która będzie wyznaczać cenę mieszkania na podstawie wielkości mieszkania i liczby pokoi.