En el primer curso de los 4 de la serie Inmersión de Datos de Alura Latam a la cual me inscribí la semana pasada, los instructores dejan 2 desafíos los cuales son los siguientes:
1. Promedio de área de todos los inmuebles en los barrios en el dataset. El top 10.
2. Consultar otros datos estadísticos, conteo, mediana, valores mínimo y máximo.
El primer desafío lo he realizado utilizando el siguiente código:
inmuebles[['Barrio','Area']].groupby(['Barrio']).mean().sort_values(by=['Area'], ascending=False)
Este código lo que hace es seleccionarme las columnas Barrio y Area para luego crear un tipo de "tabla dinámica" agrupando por valores no repetidos de la columna Barrio y a cada elemento que se agrupa le calculo el promedio tomando el Area. Sin embargo, solo necesito los 10 primeros y para eso escribo el siguiente código:
inmuebles[['Barrio','Area']].groupby(['Barrio']).mean().sort_values(by=['Area'], ascending=False).head(10)
Además, en el video el instructor Cristian deja el desafío de graficar lo anterior y para ello escribo el siguiente código:
inmuebles[['Barrio','Area']].groupby(['Barrio']).mean().sort_values(by=['Area'], ascending=False).head(10).plot(kind='bar')
Dicho código me genera el siguiente gráfico:
Realizado el primer desafío, ahora me propongo realizar el segundo desafío. En el video de la inmersión de datos, el instructor Cristian menciona los siguientes desafíos:
- 1-Encontrar la casa más barata
- 2-Encontrar el apartamento más barato
- 3-Encontrar la casa con el mayor número de baños
- 4-Encontrar la casa con el mayor número de habitaciones
- 5-Mostrar un resumen estadístico
Para realizar estos desafíos, necesito hacer una manipulación de la columna Valor ya que presenta tipo de data Object en formato de $ xxx.xxx.xxx donde los x son digitos por lo cual requiero obtener de dicha columna solo los números xxxxxxxxx y para ello escribo el siguiente código:
import numpy as np
inmuebles['ValorNumero'] = inmuebles['Valor'].str.replace('[^\d]', '', regex=True).astype(np.int64)
En el código anterior, primero importo la librería numpy la cual presenta el tipo de dato int64, el mismo tipo de dato del resto de columnas númericas del dataframe y luego reemplazo todo lo que no es digito con un string vacio para luego transformar aquello a tipo de dato int64. Luego creo la columna ValorNumero con esos datos en formato int64. Tomando las primeras 5 filas del dataframe tengo que:
El tipo de datos de esta nueva columna se puede visualizar acá:
Se observa que la columna ValorNumero posee tipo de dato int64 que era lo deseado. Por tanto, con los cambios hechos al dataframe ahora puedo realizar calculos con la columna ValorNumerico.
Para encontrar la casa más barata primero debo verificar qué tipos de casas existen lo cual lo realizo con el siguiente código:
inmuebles['Tipo'].value_counts()
Se muestra lo siguiente:
Acá observo que existe solo un tipo de casa que se denomina como Casa. Por tanto con esa comprobación lista ahora puedo calcular la casa que posee el valor más bajo y para ello escribo el siguiente código:
inmuebles[inmuebles['Tipo']=='Casa']['ValorNumero'].min()
Dicho código me muestra el valor 85000000. Por tanto, la casa más barata vale: $ 85.000.000
Ahora necesito encontrar la o las casas con ese valor y para ello escribo el siguiente código:
inmuebles[inmuebles['Tipo']=='Casa'][inmuebles[inmuebles['Tipo']=='Casa']['ValorNumero']==inmuebles[inmuebles['Tipo']=='Casa']['ValorNumero'].min()]
Dicho código me muestra lo siguiente:
Por tanto, la casa que se muestra en la imagen es la más barata.
Para encontrar el apartamento más barato primero necesito saber qué tipos de apartamentos existen y para ello utilizo la imagen que utilice para averiguar cuantos tipos de casas existen:
Observo que solo existe un tipo de apartamento el cual es Apartamento. Por tanto, ahora puedo encontrar el apartamento cuyo valor es más barato y para ello escribo el siguiente código:
inmuebles[inmuebles['Tipo']=='Apartamento']['ValorNumero'].min()
Dicho código me arroja 79000000. Por tanto, el apartamento más barato vale: $ 79.000.000
Ahora necesito encontrar el o los apartamentos con dicho valor y para ello escribo el siguiente código:
inmuebles[inmuebles['Tipo']=='Apartamento'][inmuebles[inmuebles['Tipo']=='Apartamento']['ValorNumero']==inmuebles[inmuebles['Tipo']=='Apartamento']['ValorNumero'].min()]
Y dicho código me muestra lo siguiente:
Por tanto, el apartamento más barato es el que se muestra en la imagen de arriba.
Para encontrar la casa con el mayor número de baños primero debo saber cuál es el mayor número de baños y para ello escribo el siguiente código:
inmuebles[inmuebles['Tipo']=='Casa']['Banos'].max()
Dicho código me muestra el valor de 9. Ahora debo encontrar la o las casas que presentan este número de baños y para ello escribo el siguiente código:
inmuebles[inmuebles['Tipo']=='Casa'][inmuebles[inmuebles['Tipo']=='Casa']['Banos']==9]
Dicho código me arroja lo siguiente:
Por tanto, las casas con más baños (9) son las que se muestran en la imagen de arriba.
Para encontrar la casa con el mayor número de habitaciones primero debo conocer cuál es el mayor número de habitaciones y para ello escribo el siguiente código:
inmuebles[inmuebles['Tipo']=='Casa']['Habitaciones'].max()
Dicho código me muestra el valor de 110. Por tanto, para encontrar la o las casas que presentan dicho número de habitaciones escribo el siguiente código:
inmuebles[inmuebles['Tipo']=='Casa'][inmuebles[inmuebles['Tipo']=='Casa']['Habitaciones']==110]
Dicho código me muestra lo siguiente:
Por último muestro un resumen estadistico y para ello escribo el siguiente código:
inmuebles.describe()
