1
0
Fork 0
This commit is contained in:
Przemysław Kaczmarek 2018-01-12 17:37:46 +01:00
parent ad873598bb
commit b987dc0cc0
1 changed files with 16 additions and 7 deletions

View File

@ -4,7 +4,6 @@
""" """
** zad. 2 (domowe) ** ** 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. 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. 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. 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. 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. Napisz funkcje ``mean_price``, która zwróci średnią cenę mieszkania ``room_numer``-pokojowego.
@ -39,11 +38,20 @@ def find_borough(desc):
'Winogrady', 'Winogrady',
'Miłostowo', 'Miłostowo',
'Dębiec'] 'Dębiec']
pass for dzielnica in dzielnice:
if desc.find(dzielnica)!=-1:
return dzielnica
return 'Inne'
def add_borough(dane): def add_borough(dane):
pass borough_list=[]
for data in dane['Location']:
borough_list.append(find_borough(data))
borough_series = pd.Series(borough_list,name='Borough')
dane['Borough']=borough_series
return dane
def write_plot(dane, filename): def write_plot(dane, filename):
pass pass
@ -60,13 +68,14 @@ def find_best_flats(dane):
def main(): def main():
dane = wczytaj_dane() dane = wczytaj_dane()
print(dane[:5]) #print(dane[:5])
print("Najpopularniejsza liczba pokoi w mieszkaniu to: {}" #print("Najpopularniejsza liczba pokoi w mieszkaniu to: {}"
.format(most_common_room_number(dane))) # .format(most_common_room_number(dane)))
#print("{} to najłądniejsza dzielnica w Poznaniu." #print("{} to najłądniejsza dzielnica w Poznaniu."
# .format(find_borough("Grunwald i Jeżyce")))) # .format(find_borough("Grunwald i Jeżyce")))
#print("Średnia cena mieszkania 3-pokojowego, to: {}" #print("Średnia cena mieszkania 3-pokojowego, to: {}"
# .format(mean_price(dane, 3))) # .format(mean_price(dane, 3)))