Parte 5 - Frecuencias

import pandas as pd

datos = pd.read_csv('alquiler_residencial.csv',sep = ';')
datos.head(100)

seleccion = datos['Tipo'] == 'Departamento'
r1 = datos[seleccion].shape[0]
r1

seleccion1 = (datos['Tipo'] == 'Casa') | (datos['Tipo'] == 'Casa en condominio') | (datos['Tipo'] == 'Casa de villa')
r2 = datos[seleccion1].shape[0]
r2

seleccion2 = (datos['Area'] >= 60) & (datos['Area'] <= 100)
r3 = datos[seleccion2].shape[0]
r3

seleccion3 = (datos['Cuartos'] >= 4) & (datos['Valor'] < 2000)
r4 = datos[seleccion3].shape[0]
r4

print("N° de inmuebles clasificados con tipo 'Departamento' es de: {} ".format(r1))
print("N° de inmuebles clasificados con tipo 'Casa', 'Casa en condominio' y 'Casa de villa' es de: {} ".format(r2))
print("N° de inmuebles clasificados con area entre 60 y 100 mts2 inclusive, es de: {} ".format(r3))
print("N° de inmuebles clasificados con tipo cantiad de cuartos 4 o mas y costo de alquiler inferior a $2.000 es de: {} ".format(r4))

import pandas as pd
alumnos = pd.DataFrame({
'Nombre': ['Ary', 'Katia', 'Denis', 'Beto', 'Bruna', 'Dara', 'Carlos', 'Alice'], 
'Sexo': ['M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'F', 'M', 'F'], 
'Edad': [15, 27, 56, 32, 42, 21, 19, 35], 
'Notas': [7.5, 2.5, 5.0, 10, 8.2, 7, 6, 5.6], 
'Aprobado': [True, False, False, True, True, True, False, False]},
columns = ['Nombre', 'Edad', 'Sexo', 'Notas', 'Aprobado'])

alumnos

'l1 l2 l3 l4'.split()

data = [(1,2,3,4),(5,6,7,8),(8,10,11,12),(13,14,15,16)]
df = pd.DataFrame(data,'l1 l2 l3 l4'.split(),'c1 c2 c3 c4'.split())
df

df['c1']

type(df['c1'])

df[['c3','c1']]

type(df[['c3','c1']])

df[1:3]

df[1:][['c3','c1']]

df.loc['l3']

df.loc[['l3','l2']]

df.loc['l1','c2']

df.iloc[0,1]

df.loc[['l3','l1'],['c4','c1']]

df.iloc[[2,0],[3,0]]