El equipo de ML ha llegado con algunas demandas de última hora que debemos resolver en este momento de análisis exploratorio. Estas demandas son las siguientes:
Calcular el promedio de habitaciones por departamento.
Verificar cuántas colonias únicas existen en nuestra base de datos.
Analizar qué colonias tienen el promedio de alquiler más alto.
Crear un gráfico de barras horizontales que muestre las 5 colonias con los promedios de alquiler más altos.
Si necesitas ayuda, en la sección "Opinión del Instructor" puedes encontrar algunas formas de resolver los desafíos propuestos anteriormente.
Importamos base datos
import pandas as pd
url = 'https://gist.githubusercontent.com/ahcamachod/a572cfcc2527046db93101f88011b26e/raw/ffb13f45a79d31223e645611a119397dd127ee3c/alquiler.csv'
datos = pd.read_csv(url,sep=";")
datos
1- Calcular el promedio de habitaciones por departamento.
df_departamento = datos.query('Tipo == "Departamento"')
df_departamento
df_departamento.groupby('Tipo')[['Habitaciones']].mean()
Habitaciones
Tipo
Departamento 2.504199
#2-Verificar cuántas colonias únicas existen en nuestra base de datos.
df_colonias_unicas = datos["Colonia"].nunique()
df_colonias_unicas
88
#3 Analizar qué colonias tienen el promedio de alquiler más alto.
df_colonia_promAlquiler = datos.groupby("Colonia")["Valor"].mean().sort_values(ascending=false)
df_colonia_promAlquiler.head(5)
Valor
Colonia
San Juan Xalpa 420926.739130
Nativitas 244684.395062
La Merced 213292.770833
Santa Marta Acatitla 166048.105263
Villa de Cortés 135737.411765
dtype: float64
#4 Crear un gráfico de barras horizontales que muestre las 5 colonias con los promedios de alquiler más altos.
df_colonia_grafico = df_colonia_promAlquiler.head(5).sort_values(ascending=True)
df_colonia_grafico.plot(kind='barh', figsize=(12,8), color = 'green', xlabel='Promedios', ylabel='Colonias', title='Top 5 - Colonias con Alquiler promedio más altos')
<Axes: title={'center': 'Top 5 - Colonias con promedio más altos'}, xlabel='Promedios', ylabel='Colonias'>
