new python file

.gitignore

@@ -0,0 +1 @@
+.ipynb_checkpoints/

.ipynb_checkpoints/python_dataset_create-checkpoint.ipynb

@@ -3,7 +3,7 @@
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 3,
-   "id": "90a26b56",
+   "id": "441faeb9",
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -106,14 +106,14 @@
     "    os.rename(csv_filename, artifacts_path)\n",
     "    print(f\"Stworzono plik CSV: {artifacts_path}\")\n",
     "else:\n",
-    "    print(f\"Stworzono plik CSV: {csv_filename}\")\n",
+    "    print(f\"Stworzono plik CSV: body_performance_processed.csv\")\n",
     "\n"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
-   "id": "287e7bb5",
+   "id": "d2f23d54",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": []

python_dataset_create.ipynb

@@ -3,7 +3,7 @@
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 3,
-   "id": "90a26b56",
+   "id": "441faeb9",
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -106,14 +106,14 @@
     "    os.rename(csv_filename, artifacts_path)\n",
     "    print(f\"Stworzono plik CSV: {artifacts_path}\")\n",
     "else:\n",
-    "    print(f\"Stworzono plik CSV: {csv_filename}\")\n",
+    "    print(f\"Stworzono plik CSV: body_performance_processed.csv\")\n",
     "\n"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
-   "id": "287e7bb5",
+   "id": "d2f23d54",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": []

python_dataset_create.py

@@ -49,7 +49,7 @@ if os.environ.get('JENKINS_HOME'):
     os.rename(csv_filename, artifacts_path)
     print(f"Stworzono plik CSV: {artifacts_path}")
 else:
-    print(f"Stworzono plik CSV: {csv_filename}")
+    print(f"Stworzono plik CSV: body_performance_processed.csv")
 
 
 

python_dataset_stats.py

@@ -0,0 +1,27 @@
+#!/usr/bin/env python
+# coding: utf-8
+
+# In[1]:
+
+
+import pandas as pd
+import os
+
+df = pd.read_csv(os.path.join('.', 'body_performance_processed.csv'))
+
+print(df.head())
+
+print("number of elements in data frame: {}".format(df['age'].count()))
+
+print(df.describe(include='all'))
+
+print(df.info())
+
+print('Each class in data frame: \n{}'.format(df['class'].value_counts()))
+
+
+# In[ ]:
+
+
+
+

stary_jenkins.txt

@@ -1,29 +0,0 @@
-pipeline {
-   agent any
-   //Definijuemy parametry, które będzie można podać podczas wywoływania zadania
-   parameters {
-     string (
-         defaultValue: 'Hello UPDATED x4 World!',
-         description: 'Tekst, którym chcesz przywitać świat',
-         name: 'INPUT_TEXT',
-         trim: false
-        )
-   }
-   stages {
-      stage('Hello') {
-         steps {
-            //Wypisz wartość parametru w konsoli (To nie jest polecenie bash, tylko groovy!)
-            echo "INPUT_TEXT: ${INPUT_TEXT}"
-            //Wywołaj w konsoli komendę "figlet", która generuje ASCI-art
-            sh "figlet \"${INPUT_TEXT}\" | tee output.txt"
-         }
-      }
-      stage('Goodbye!') {
-         steps {
-            echo 'Goodbye!'
-            //Zarchiwizuj wynik
-            archiveArtifacts 'output.txt'
-         }
-      }
-   }
-}