Durante el desarrollo de nuestro proyecto, aplicamos algunos filtros a nuestra base de datos y guardamos los DataFrames resultantes en diferentes variables, denominadas df_1 y df_2.
# Ejemplo: df_1 = departamentos con área mayor a 80 m²
df_1 = df[df['Area'] > 80]
# Ejemplo: df_2 = departamentos con alquiler menor a 4000 MXN
df_2 = df[df['Valor'] < 4000]
Con base en esto, guarda estos DataFrames en 2 archivos CSV diferentes para que el equipo de ML pueda acceder a estos datos de manera más conveniente.
# Exportar DataFrames a archivos CSV
# Guardar df_1 y df_2 como CSV
df_1.to_csv('df_1_filtrado.csv', index=False, encoding='utf-8')
df_2.to_csv('df_2_filtrado.csv', index=False, encoding='utf-8')
from google.colab import files
files.download('df_1_filtrado.csv')
files.download('df_2_filtrado.csv')
