From 2cc5813593154b72f3d516d7c98f7cac75f5155a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?Przemys=C5=82aw=20Kaczmarek?= Date: Fri, 12 Jan 2018 18:30:33 +0100 Subject: [PATCH] resolved --- labs06/task02.py | 15 +++++++-------- 1 file changed, 7 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/labs06/task02.py b/labs06/task02.py index 08b54e9..51da02e 100644 --- a/labs06/task02.py +++ b/labs06/task02.py @@ -1,12 +1,6 @@ #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- -""" -** 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. Uzupełnił funkcje ``write_plot``, która zapisze do pliku ``filename`` wykres słupkowy przedstawiający liczbę ogłoszeń mieszkań z podziałem na dzielnice. - 1. *(dodatkowe)*: Korzystając z pakietu *sklearn* zbuduj model regresji liniowej, która będzie wyznaczać cenę mieszkania na podstawie wielkości mieszkania i liczby pokoi. -""" import pandas as pd import statistics @@ -49,8 +43,14 @@ def add_borough(dane): def write_plot(dane, filename): + data = add_borough(dane) + plot_data = data.groupby(dane['Borough']).size() + plt = plot_data.plot.bar() + fig = plt.get_figure() + fig.savefig('{}.png'.format(filename)) + return 0 + - pass def mean_price(dane, room_number): data=dane.loc[dane['Rooms'] == room_number] @@ -84,6 +84,5 @@ def main(): - if __name__ == "__main__": main()