Ejercitacion Integradora C3_easy

Ejercicios_integradores/C3_Integradores/C3_easy_CaliforniaHousing.py

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+# Este archivo contiene un conjunto de datos de viviendas de 
+# California, el cual fue extraido del censo de nacional de 1990. 
+# Para mas info sobre el set de datos: 
+# https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/california-housing-data-description
+# Extraer la siguiente información:
+# [1] - ¿Cuantas casas hay con valor 'median_house_value' 
+# mayor a 80000 tomando de la longitud -120 a -118? Rta: 5466
+# [2] - ¿Cual es el promedio de habitaciones por manzana ('total_rooms') 
+# de estas casas? Rta: 2466.31
+# [3] - ¿Cual es la casa más cara? ¿Cuántas hay con este valor? 
+# Rta: 500001.0 - 814
+# ★★ CHALLENGE: Obtener la media y la varianza de la propiedad 
+# 'median_house_value'. Rta: 207300.91 - 13451442293.57
+# Tip: ¡Pueden investigar funciones de numpy para conseguir la media y la varianza! numpy.var
+
+import pandas as pd 
+link = "https://raw.githubusercontent.com/IEEESBITBA/Curso-Python/master/Clase_3_datos/california_housing_train.xlsx"
+
+# setear columnas
+pd.options.display.max_columns = 10
+df = pd.read_excel("california_housing_train.xlsx")
+
+# [1]
+def exersise1(df):
+    df1 = df[ (df["median_house_value"]>80000) & (df["longitude"]<= -118.0) & (df["longitude"]>= -120.0)]
+    return df1
+
+# [2]
+def exersise2(df1):
+    total = df1["total_rooms"].mean()
+    # devuelve el promedio
+    return total
+
+# [3]
+def exersise3_A(df):
+    maxValue = df["median_house_value"].max()
+    return maxValue
+
+def exercise3_B(df,maxValue):
+    totalHouses = df[df["median_house_value"] == maxValue].shape[0]
+    return totalHouses
+
+
+# Test
+df1 = exersise1(df)
+print("Exercise 1:")
+print(df.shape, df1.shape)
+
+total = exersise2(df1)
+print("Exercise 2:")
+print("Total: ", total)
+
+max = exersise3_A(df)
+totalHouse = exercise3_B(df,max)
+print("Exercise 3_A:")
+print("Max value: ", max)
+print("Exercise 3_B:")
+print("Total Houses: ", totalHouse)