diff --git a/labs05/Lab05.ipynb b/labs05/Lab05.ipynb
index cbd7e24..80a37b8 100644
--- a/labs05/Lab05.ipynb
+++ b/labs05/Lab05.ipynb
@@ -125,7 +125,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 5,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {
     "slideshow": {
      "slide_type": "fragment"
diff --git a/labs05/README.md b/labs05/README.md
index 1d86fa4..57d75f8 100644
--- a/labs05/README.md
+++ b/labs05/README.md
@@ -2,16 +2,20 @@
 Napisz funkcję ``suma``, która przyjmnie jeden argument: listę liczb i zwróci ich sumę.
 
 ** zad. 1 **
-Zaimportuj z zadania 0 fukcje ``suma``. Korzystając z tej fukcji i tablicy ``sys.argv`` oblicz i wyświetl sumę argumentów, jakie zostały przekazane do proramu. Załóź, że argumentami do programu będą tylko liczby zmiennoprzecinkowe.
+Zaimportuj z zadania 0 fukcje ``suma``. Korzystając z tej fukcji i tablicy ``sys.argv`` oblicz i wyświetl sumę argumentów,
+jakie zostały przekazane do proramu. Załóź, że argumentami do programu będą tylko liczby zmiennoprzecinkowe.
 
 ** zad. 2 **
-Uodpornoj program z zad. 1 w następujący sposób: do programu mogą zostać przekazane argumenty, które nie mają wartości liczbowej (przyjmijmy, że ich wartość to 0). Skorzystaj z mechanizmu wyjątków: złap wyjątek, jeżeli argumenty nie da się skonwertować na liczbę zmiennoprzecinkową.
+Uodpornoj program z zad. 1 w następujący sposób: do programu mogą zostać przekazane argumenty, które nie mają wartości liczbowej
+(przyjmijmy, że ich wartość to 0). Skorzystaj z mechanizmu wyjątków: złap wyjątek, jeżeli argumenty nie da się skonwertować na
+liczbę zmiennoprzecinkową.
 
 ** zad. 3 **
 Przekształć rozwiązanie zadania drugiego w taki sposob, żeby korzystało z biblioteki ``argparse`` zamiast z z listy ``sys.argv``.
 
 ** zad. 4 (Domowe) **
-Plik ``task04.py`` zawiera kod prorgamu, który działa jak popularne narzędzie unixowe ``wc`` (Word Counter): zlicza liczbę linii, wyrazów i znaków. Aktualnie program potrafi działać wyłącznie na wejściu podanym z klawiatury. Dodaj do niego opcje programu:
+Plik ``task04.py`` zawiera kod prorgamu, który działa jak popularne narzędzie unixowe ``wc`` (Word Counter): zlicza liczbę
+linii, wyrazów i znaków. Aktualnie program potrafi działać wyłącznie na wejściu podanym z klawiatury. Dodaj do niego opcje programu:
  * domyślnie program ma zliczać na wejściu z klawiatury (stdin) i wyświetlać wszystkie 3 liczby.
  * Jeżeli został podany przełącznik `-l`, to to ma zostać zwrócona tylko liczba linii.
  * Jeżeli został podany przełącznik `-w`, to to ma zostać zwrócona tylko liczba słów.
diff --git a/labs05/task00.py b/labs05/task00.py
index ea96b5e..9c8c8a8 100644
--- a/labs05/task00.py
+++ b/labs05/task00.py
@@ -1,11 +1,21 @@
 #!/usr/bin/env python2
 # -*- coding: utf-8 -*-
 
+import sys
+
 def suma(liczby):
-    pass
+    suma_liczb = 0
+    for i in liczby:
+        try:
+            suma_liczb += float(i)
+        except:
+            suma_liczb += 0
+    return suma_liczb
 
 def main():
-    print(summa([1, 2, 3, 4]))
+    print(suma([1, 2, 3, 4]))
 
 if __name__ == "__main__":
     main()
+else:
+    suma(sys.argv[1:])
diff --git a/labs05/task01.py b/labs05/task01.py
index e69de29..4c611ca 100644
--- a/labs05/task01.py
+++ b/labs05/task01.py
@@ -0,0 +1,3 @@
+import task00
+
+print(task00.suma([5.2,3.4,4.5]))
diff --git a/labs05/task02.py b/labs05/task02.py
index e69de29..dc6b5de 100644
--- a/labs05/task02.py
+++ b/labs05/task02.py
@@ -0,0 +1,3 @@
+import task00
+
+print(task00.suma(['def',3.4,4.5]))
diff --git a/labs06/README.md b/labs06/README.md
index e35b68f..afca275 100644
--- a/labs06/README.md
+++ b/labs06/README.md
@@ -4,13 +4,18 @@
 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.
+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. 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. 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.
diff --git a/labs06/task02.py b/labs06/task02.py
index 9d96016..44e2ef8 100755
--- a/labs06/task02.py
+++ b/labs06/task02.py
@@ -1,14 +1,22 @@
 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding: utf-8 -*-
 
+import pandas as pd
+import matplotlib
+import matplotlib.pyplot as plt
+
 def wczytaj_dane():
-    pass
+    dane = pd.read_csv('mieszkania.csv',
+                        sep=',',
+                        encoding='utf-8')
+    return dane
 
 def most_common_room_number(dane):
-    pass
+    return dane.Rooms.mode()[0]
 
 def cheapest_flats(dane, n):
-    pass
+    dane = dane.sort_values('Expected',ascending=True)
+    return dane.head(n)
 
 def find_borough(desc):
     dzielnice = ['Stare Miasto',
@@ -19,23 +27,35 @@ def find_borough(desc):
                  'Winogrady',
                  'Miłostowo',
                  'Dębiec']
-    pass
+
+    for dzielnica in dzielnice:
+        if desc.find(dzielnica)>=0:
+            return dzielnica
+
+    return 'Inne'
 
 
 def add_borough(dane):
-    pass
+    borough = []
+    for current_location in dane:
+        borough.append(find_borough(current_location))
+    return pd.Series(borough)
 
 def write_plot(dane, filename):
-    pass
+    dane['Borough'].hist()
+    plt.savefig(filename)
 
 def mean_price(dane, room_number):
-    pass
+    dane = dane[dane.Rooms == room_number]
+    return round(dane.Expected.mean(),2)
 
 def find_13(dane):
-    pass
+    dane = dane[dane.Floor == 13]
+    return list(dane.Borough)
 
 def find_best_flats(dane):
-    pass
+    dane = dane[(dane.Borough=='Winogrady') & (dane.Rooms==3) & (dane.Floor == 1)]
+    return dane
 
 def main():
     dane = wczytaj_dane()
@@ -44,11 +64,22 @@ def main():
     print("Najpopularniejsza liczba pokoi w mieszkaniu to: {}"
           .format(most_common_room_number(dane)))
 
+    najtansze = cheapest_flats(dane,10)
+
     print("{} to najłądniejsza dzielnica w Poznaniu."
-          .format(find_borough("Grunwald i Jeżyce"))))
+          .format(find_borough("Grunwald i Jeżyce")))
+
+    dzielnice = add_borough(dane['Location'])
+    dane['Borough'] = dzielnice.values
+
+    write_plot(dane,'wykres.png')
 
     print("Średnia cena mieszkania 3-pokojowego, to: {}"
           .format(mean_price(dane, 3)))
 
+    find_13(dane)
+
+    find_best_flats(dane)
+
 if __name__ == "__main__":
     main()
diff --git a/labs06/wykres.png b/labs06/wykres.png
new file mode 100644
index 0000000..2acb887
Binary files /dev/null and b/labs06/wykres.png differ