/
Nikolai999
/
Python
Обзор
Документация
Войти
/
Nikolai999
/
Python
Код
Запросы
0
Задачи
Вики
Пакеты
0
Релизы
0
Аналитика
Безопасность
main
getting_data.py
38 строк
2 KB
Николай
update
03 фев 2022, 19:37
03 фев 2022, 19:37
c18531c
Код
Авторство
О чём код?
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sber_data = pd.read_csv('homework/data/sber_data.csv') # Сколько районов Москвы и Московской области представлено в данных? sber_data.groupby('sub_area').nunique() # Чему равна максимальная цена квартир (price_doc)? # Присмотритесь к нему — не кажется ли оно вам странным? Мы к нему ещё вернемся :) price_doc = sber_data['price_doc'] price_doc.max() # Проверим, влияет ли уровень экологической обстановки в районе на цену квартиры. # Постройте коробчатую диаграмму цен на квартиры (price_doc) в зависимости от уровня экологической обстановки в районе (ecology). # Какой уровень ценится на рынке меньше всего? price_ecology = sber_data.copy()[['price_doc', 'ecology']] fig = plt.figure('Влияние уровеня экологичности района на цену квартиры') fig.suptitle('Влияние уровеня экологичности района на цену квартиры', fontsize=14) ax = fig.add_axes([0,1.1,1,1]) sns.boxplot( ax=ax, data=price_ecology, y='ecology', x='price_doc', orient='h' ); # Постройте диаграмму рассеяния, которая покажет, как цена на квартиру (price_doc) связана с расстоянием до центра Москвы