forked from tdwojak/Python2017
resolved
This commit is contained in:
parent
2203a269d5
commit
2cc5813593
@ -1,12 +1,6 @@
|
|||||||
#!/usr/bin/env python
|
#!/usr/bin/env python
|
||||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
# -*- 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 pandas as pd
|
||||||
import statistics
|
import statistics
|
||||||
|
|
||||||
@ -49,8 +43,14 @@ def add_borough(dane):
|
|||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def write_plot(dane, filename):
|
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):
|
def mean_price(dane, room_number):
|
||||||
data=dane.loc[dane['Rooms'] == room_number]
|
data=dane.loc[dane['Rooms'] == room_number]
|
||||||
@ -84,6 +84,5 @@ def main():
|
|||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == "__main__":
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
main()
|
main()
|
||||||
|
Loading…
Reference in New Issue
Block a user