Анализ средней стоимости домов в Калифорнии с помощью модуля pandas
Привет, меня зовут Александр, и я расскажу тебе о том, как использовать модуль pandas для анализа данных о стоимости домов в Калифорнии․
Для начала, нам понадобится файл данных california_housing_train․csv․ Если у тебя его нет, то можешь скачать его с ресурсов Kaggle или использовать свой собственный набор данных․
После того, как у нас есть файл данных, нам нужно импортировать модуль pandas и прочитать файл в DataFrame․ Для этого используется функция read_csv⁚
import pandas as pd
data pd․read_csv('california_housing_train․csv')
Теперь мы можем приступить к анализу данных․ Нам нужно определить среднюю стоимость дома, где количество людей от 0 до 500 в столбце ‘population’․ Для этого мы можем использовать функцию mean⁚
avg data․loc[(data['population'] ngt; 0) namp; (data['population'] nlt; 500), 'median_house_value']․mean
Здесь мы используем метод loc, чтобы выбрать только строки, где значение столбца ‘population’ находится в диапазоне от 0 до 500․ Затем мы выбираем столбец ‘median_house_value’ и применяем к нему функцию mean, чтобы вычислить среднее значение․
Наконец, мы можем сохранить полученное среднее значение в переменную avg и вывести его на экран⁚
print(″Средняя стоимость дома с численностью населения от 0 до 500⁚″, avg)
Теперь, когда у нас есть полный код, мы можем запустить его и получить результат анализа данных о стоимости домов в Калифорнии․
Вот и всё! Теперь ты знаешь, как использовать модуль pandas для анализа данных о стоимости домов в Калифорнии и определения средней стоимости для заданного диапазона численности населения․ Удачи в своих исследованиях!