<jupyter_start><jupyter_text>Desafio 01<jupyter_code># imports
import pandas as pd
import pprint
# Lendo o arquivo
data = pd.read_csv('./datasets/kc_house_data.csv')
# fazendo uma copia dos dados
df = data.copy()

#verifcando a quantidade linhas e colunas
df.shape
# mostrando as primeiras 5 linhas
df.head()
# verificando dados faltantes
df.isnull().any()

df['sqft_above'].isnull().sum()
# removendo as linhas com dados faltantes
df.dropna()
# verificando por dados duplicados
df.duplicated().sum()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>1- Quantas casas estão disponiveis para compra?<jupyter_code># o '0' pega o numero de linhas
print(data.shape[0])<jupyter_output>21613<jupyter_text>2- Quantos atributos as casas possuem?<jupyter_code>print(data.shape[1])<jupyter_output>21<jupyter_text>3- Quais são os atributos das casas?<jupyter_code>print(data.columns)<jupyter_output>Index(['id', 'date', 'price', 'bedrooms', 'bathrooms', 'sqft_living',
       'sqft_lot', 'floors', 'waterfront', 'view', 'condition', 'grade',
       'sqft_above', 'sqft_basement', 'yr_built', 'yr_renovated', 'zipcode',
       'lat', 'long', 'sqft_living15', 'sqft_lot15'],
      dtype='object')<jupyter_text>4- Qual a casa mais cara(casa com o maior valor de venda)?<jupyter_code>#data.loc[data['price'] == max(data['price']), 'id']
print( data[['id', 'price']].sort_values( 'price', ascending=False ) )<jupyter_output>id      price
7252   6762700020  7700000.0
3914   9808700762  7062500.0
9254   9208900037  6885000.0
4411   2470100110  5570000.0
1448   8907500070  5350000.0
...           ...        ...
8274   3883800011    82000.0
16198  3028200080    81000.0
465    8658300340    80000.0
15293    40000362    78000.0
1149   3421079032    75000.0

[21613 rows x 2 columns]<jupyter_text>5- Qual a casa com o maior número de quartos?<jupyter_code>#data.loc[data['bathrooms'] == max(data['bathrooms']),'id']
#{dataframe.iloc[dataframe['price'] == max(dataframe['price']),'id']}")
n_bedrooms = data[['id', 'bedrooms']].sort_values( 'bedrooms', ascending=False ) 
print(n_bedrooms)<jupyter_output>id  bedrooms
15870  2402100895        33
8757   1773100755        11
15161  5566100170        10
13314   627300145        10
19254  8812401450        10
...           ...       ...
19452  3980300371         0
8484   2310060040         0
875    6306400140         0
8477   2569500210         0
9773   3374500520         0

[21613 rows x 2 columns]<jupyter_text>**6- Qual a soma total de quartos do conjunto de dados?**<jupyter_code>soma_quartos = data['bedrooms'].sum()
print('A soma total de quartos é: {}'.format(soma_quartos))<jupyter_output>A soma total de quartos é: 72854<jupyter_text>7- Quantoas casas possuem 2 banheiros?<jupyter_code>casas_2_bedrooms = data[data['bathrooms'] == 2].shape[0]
print('{} imóveis possuem 2 banheiros '.format(casas_2_bedrooms))<jupyter_output>1930 imóveis possuem 2 banheiros<jupyter_text>8- Qual o preço médio de todas as casas no conjunto de dados?<jupyter_code>ave_price = data[['price']].mean()
print('O preço médio das casas é de: {}'.format(ave_price))<jupyter_output>O preço médio das casas é de: price    540088.141767
dtype: float64<jupyter_text>9- Qual o preço médio de casas com 2 banheiros?<jupyter_code>media_price = data.loc[data['bathrooms'] == 2, 'price'].mean() 
print('O preço médio das casas com 2 banheiros é: R$ {:.2f}'.format(media_price))<jupyter_output>O preço médio das casas com 2 banheiros é: R$ 457889.72<jupyter_text>10- Qual o preço mínimo entre as casas com 3 quartos?<jupyter_code>price_min = data.loc[data['bedrooms'] == 3, 'price'].min()
print('O mínimo entre as casas de 3 quartos é: R$ {:.2f}'.format(price_min))<jupyter_output>O mínimo entre as casas de 3 quartos é: R$ 82000.00<jupyter_text>11- Quantoas casas possuem mais de 300 metros quadrados na sala de estar?<jupyter_code># OBS: 1 pé quadrado = 0,09 metros quadrados
house_300 = data['m2_living'] = data['sqft_living'] * 0.092
#print( data[data['m2_living'] > 300].shape )
print('{} casas possuem mais de 300 metros quadrados de sala de estar.'.format(data[data['m2_living'] > 300].shape[0]))<jupyter_output>2141 casas possuem mais de 300 metros quadrados de sala de estar.<jupyter_text>12- Quantas casas tem mais de 2 andares?<jupyter_code>house_2 = data[data['floors'] > 2].shape[0]
print('R. {} casas tem mais de 2 dois andares.'.format(house_2))<jupyter_output>R. 782 casas tem mais de 2 dois andares.<jupyter_text>13- Quantas casas tem vista para o mar?<jupyter_code>data['waterfront'].describe()
vista_mar = data[data['waterfront'] == 1].shape[0]
print('R. {} casas tem vista para o mar.'.format(vista_mar))<jupyter_output>R. 163 casas tem vista para o mar.<jupyter_text>14- Das casas com vista para o mar, quantas tem 3 quartos?<jupyter_code>house_3_mar = data[(data['waterfront'] == 1 ) & ( data['bedrooms'] == 3 )].shape[0]
house_3_mar<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>15- Das casas com mais de 300 metros quadrados de sala de estar e mais de 2 banheiros?<jupyter_code>big_house = data[(data['m2_living'] > 300) & (data['bathrooms'] >2)].shape
big_house<jupyter_output><empty_output>
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