Привет! Меня зовут Даниил‚ и сегодня я расскажу тебе‚ как можно определить среднюю стоимость дома‚ используя модуль pandas в Python.
Для начала‚ у меня есть файл с названием california_housing_train.csv. В нем содержатся данные о домах в Калифорнии‚ включая стоимость‚ количество людей‚ и другие характеристики.
Для работы с данными в файле‚ нам потребуется установить и импортировать модуль pandas. Если у тебя его еще нет‚ просто выполните команду pip install pandas в терминале.
Когда модуль pandas установлен‚ мы готовы начать работу. Вот краткая программа‚ с помощью которой я определю среднюю стоимость дома с количеством людей от 0 до 500⁚
import pandas as pd
# Загрузка данных из файла
data pd.read_csv('california_housing_train.csv')
# Фильтрация данных по количеству людей
filtered_data data[(data['population'] > 0) n (data['population'] < 500)]
# Определение средней стоимости дома
avg filtered_data['median_house_value'].mean
print(f'Средняя стоимость домов с количеством людей от 0 до 500⁚ ${avg⁚.2f}')
Давай разберемся‚ что происходит в этой программе⁚
В первой строке мы импортируем модуль pandas и даём ему сокращенное имя pd. Затем мы загружаем данные из файла california_housing_train.csv с помощью функции read_csv и сохраняем их в переменную data.
Далее‚ мы фильтруем данные по количеству людей‚ используя операторы сравнения. С помощью квадратных скобок и логических операторов мы выбираем только те строки‚ где значение столбца 'population' больше или равно 0 и меньше или равно 500. Результат сохраняется в переменную filtered_data.
И наконец‚ мы используем функцию mean для определения средней стоимости дома в столбце 'median_house_value' в отфильтрованных данных. Результат сохраняется в переменную avg.
В конце‚ мы выводим результат‚ используя функцию print; Здесь я использую f-строку для форматирования вывода и округляю результат с помощью '⁚.2f'.
Теперь‚ запустив эту программу‚ мы получим ответ в виде⁚
Средняя стоимость домов с количеством людей от 0 до 500⁚ $123456.78
Надеюсь‚ тебе понравилось узнать‚ как определить среднюю стоимость дома с помощью модуля pandas. Удачи в практике!