1
0
forked from tdwojak/Python2017

task02 (labs06) done

This commit is contained in:
Ewelina 2017-12-27 12:54:08 +01:00
parent 98aac33f0b
commit 8424251b3c

View File

@ -1,16 +1,45 @@
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats
import sklearn
from sklearn import linear_model
def wczytaj_dane():
pass
"""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."""
flat_data = pd.read_csv('mieszkania.csv', sep = ',', encoding = 'utf-8')
flat_data = pd.DataFrame(flat_data)
return flat_data
def most_common_room_number(dane):
pass
"""Uzupełnij funkcję ``most_common_room_number``, która zwróci jaka jest najpopularniejsza liczba pokoi w ogłoszeniach.
Funkcji powinna zwrócić liczbę całkowitą."""
pokoje = dane['Rooms']
return(pokoje.value_counts(sort=True).index[0])
def cheapest_flats(dane, n):
pass
"""Uzupełnij kod w funkcji ``cheapest_flats(dane, n)``, która wzróci *n* najtańszych ofert mieszkań.
Wzrócony obiekt typu ``DataFrame``"""
posortowane = dane.sort_values(by='Expected')
ceny = posortowane['Expected']
return(ceny.head(n).to_frame())
def find_borough(desc):
"""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*."""
dzielnice = ['Stare Miasto',
'Wilda',
'Jeżyce',
@ -19,23 +48,69 @@ def find_borough(desc):
'Winogrady',
'Miłostowo',
'Dębiec']
pass
for i in dzielnice:
if i in desc:
return(i)
return 'Inne'
def add_borough(dane):
pass
"""Dodaj kolumnę ``Borough``, która będzie zawierać informacje o dzielnicach i powstanie z kolumny ``Localization``.
Wykorzystaj do tego funkcję ``find_borough``"""
lokacja= dane['Location']
dzielnice = []
for rekord in dane['Location']:
new_col = find_borough(rekord)
dzielnice.append(new_col)
dane['Borough'] = dzielnice
def write_plot(dane, filename):
pass
"""Uzupełnił funkcje ``write_plot``, która zapisze do pliku ``filename`` wykres słupkowy przedstawiający liczbę ogłoszeń
mieszkań z podziałem na dzielnice."""
add_borough(dane)
hist_data = dane['Borough'].value_counts()
#plt.figure()
wyplot = hist_data.plot(kind='bar',alpha=0.5, title="Liczba ogłoszeń mieszkań z podziałem na dzielnice", fontsize=5, figsize=(7, 5))
wyplot.set_xlabel("Dzielnice")
wyplot.set_ylabel("Liczba ogłoszeń")
#plt.show()
fig = wyplot.get_figure()
fig.savefig(filename)
def mean_price(dane, room_number):
pass
"""Napisz funkcje ``mean_price``, która zwróci średnią cenę mieszkania ``room_numer``-pokojowego."""
pokoj = dane.loc[dane['Rooms'] == room_number]
return(pokoj['Expected'].agg('mean'))
def find_13(dane):
pass
"""Uzupełnij funkcje ``find_13``, która zwróci listę dzielnic, które zawierają ofertę mieszkanie na 13 piętrze."""
add_borough(dane)
lista13pietra = []
finded = dane['Borough'].loc[dane['Floor'] == 13]
for j in finded:
lista13pietra.append(j)
return lista13pietra
def find_best_flats(dane):
pass
"""Napisz funkcje ``find_best_flats``, która zwróci wszystkie ogłoszenia mieszkań, które znajdują się na Winogradach,
mają 3 pokoje i położone na 1 piętrze."""
add_borough(dane)
finded_best = dane.loc[(dane['Floor'] == 1) & (dane['Rooms'] == 3) & (dane['Borough'] == 'Winogrady')]
return finded_best
def main():
dane = wczytaj_dane()
@ -45,10 +120,26 @@ def main():
.format(most_common_room_number(dane)))
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: {}"
.format(mean_price(dane, 3)))
find_borough("Grunwald i Jeżyce")
print(cheapest_flats(dane, 5))
print(add_borough(dane))
write_plot(dane, 'liczbaogloszen.png')
print(mean_price(dane, 7))
print(find_13(dane))
print(find_best_flats(dane))
if __name__ == "__main__":
main()