1 Importar librerías necesarias
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
2️ Construcción del dataset
# Creamos un DataFrame simulado con información de departamentos en renta
data = {
'colonia': [
'Roma Norte', 'Condesa', 'Polanco', 'Del Valle', 'Narvarte',
'Roma Norte', 'Condesa', 'Polanco', 'Del Valle', 'Narvarte',
'Santa Fe', 'Lomas', 'Coyoacán', 'Centro', 'Juárez',
'Santa Fe', 'Lomas', 'Coyoacán', 'Centro', 'Juárez'
],
'habitaciones': [2, 3, 4, 2, 3, 1, 2, 3, 3, 2, 2, 4, 2, 1, 3, 3, 5, 2, 2, 1],
'alquiler': [18000, 25000, 35000, 20000, 17000, 15000, 22000, 40000, 23000, 16000,
28000, 45000, 19000, 14000, 21000, 30000, 47000, 20000, 13000, 18000]
}
df = pd.DataFrame(data)
print("=== Vista general del dataset ===")
display(df.head())
3️ Calcular el promedio de habitaciones por colonia
promedio_habitaciones = df.groupby('colonia')['habitaciones'].mean().sort_values(ascending=False)
print("\n=== Promedio de habitaciones por colonia ===")
display(promedio_habitaciones)
4️ Verificar cuántas colonias únicas existen
colonias_unicas = df['colonia'].nunique()
print(f"\n=== Número de colonias únicas en el dataset: {colonias_unicas} ===")
5️ Analizar qué colonias tienen el promedio de alquiler más alto
promedio_alquiler = df.groupby('colonia')['alquiler'].mean().sort_values(ascending=False)
print("\n=== Promedio de alquiler por colonia ===")
display(promedio_alquiler)
6️ Crear gráfico de barras horizontales - Top 5 colonias
top5_colonias = promedio_alquiler.head(5)
plt.figure(figsize=(8,5))
top5_colonias.plot(kind='barh', color='skyblue')
plt.title('Top 5 colonias con el promedio de alquiler más alto', fontsize=14)
plt.xlabel('Promedio de Alquiler ($)')
plt.ylabel('Colonia')
plt.gca().invert_yaxis() # Para mostrar la colonia con mayor promedio arriba
plt.grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.6)
plt.show()
