<jupyter_start><jupyter_text>Aceleradev Ciencia de Dados**Autor: <NAME>**  Base de dadoshttps://www.kaggle.com/rubenssjr/brasilian-houses-to-rent  Descrição das variáveis ***Colunas*****- city : Cidade onde o imóvel está localizado / City where the property is located****- area : Área do imovel / Property area****- rooms: Numero de quartos/ Quantity of rooms****- bathroom: Número de banheiros / Quantity of bathroom****- parking spaces : Número de vagas / Quantity of parking spaces****- floor : Andar / Floor****- animal : Aceita animais? / Acept animals?****- furniture : Mobilhada? / Furniture?****- hoa (RS): Valor do condomínio / Homeowners association tax** **- rent amount (RS) : Valor do Aluguel (/) Rent amount** **- property tax (RS) : IPTU (/) Property tax****- fire insurance (RS) : Seguro Incendio / Fire Insurance****- total (RS) : Valor total / Total**  Importando os Pacotes<jupyter_code>import pandas as pd<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Leitura dos dados<jupyter_code>df = pd.read_csv("dados/houses_to_rent_v2.csv")
df.head(8)
df.shape<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>tipos de dados<jupyter_code>df.dtypes
df.dtypes.value_counts()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Verificando se há variáveis com valores faltantes**<jupyter_code>df.isna().sum()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Explorando o valor do aluguel (variável 'rent amount RS )  Calculando algumas estatísticas descritivas _renomeando a coluna '**rent amount (R$)**'_<jupyter_code>df.rename(columns={"rent amount (R$)": "valor_aluguel"}, inplace = True)
df.columns<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>_Calculando a média do preço dos aluguéis_<jupyter_code>df["valor_aluguel"].mean()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>_Calculando a mediana do preço dos aluguéis_<jupyter_code>df["valor_aluguel"].median()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>_Calculando o desvio padrão do preço dos aluguéis_<jupyter_code>df["valor_aluguel"].std()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>_Calculando algumas estatísticas_<jupyter_code>df["valor_aluguel"].describe()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Visualização gráfica _Criando um gráfico de barras_<jupyter_code>#pd.options.plotting.backend = "plotly"
df["valor_aluguel"].plot(kind = "hist", bins = 30);<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>_Calculando a Assimetria. Veja no gráfico que a distribuição é assimétrica e sua calda é mais longa à direita. Portanto essa distribuição é assimétrica positiva_<jupyter_code>df["valor_aluguel"].skew()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>_Calculando a Curtose_<jupyter_code>df["valor_aluguel"].kurtosis()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Verificando a relação de outras variáveis  **Perguntas**- _Qual cidade apresenta, em média, o preço do aluguel mais alto?_- _Quantos banheiros existem nas residências com preços de alugueis mais altos?_- _Os imóveis mais caros aceitam animais?_- _Os imóveis mais caros são mobilhados?_ Relembrando das variáveis<jupyter_code>df.columns<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>_Cidade com a média de aluguel mais alta_<jupyter_code>df.groupby("city")["valor_aluguel"].mean().sort_values(ascending=False)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>_Usando o método **.reset_index()**_<jupyter_code>df.groupby("city")["valor_aluguel"].mean().sort_values(ascending=False).reset_index()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>_Cidade com a mediana de aluguel mais alta_<jupyter_code>df.groupby("city")["valor_aluguel"].median().sort_values(ascending = False).reset_index()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>_Cidades e desvios padrão do preço dos alugueis_<jupyter_code>df.groupby("city")["valor_aluguel"].std().sort_values(ascending = False).reset_index()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>_**Quantos banheiros existem, em média, nas residencias com alugueis mais altos?**_Aqui iremos definir que as residencias com preços de alugueis mais altos estão acima do percentil 75<jupyter_code>df["valor_aluguel"].describe()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**O resultado acima indica que os alugueis mais altos tem valores acima de 5000 reais.** _Vamos definir uma variável chamada de aluguel_alto_<jupyter_code>df["aluguel_alto"] = ["Alto" if x > 5000 else "baixo" for x in df["valor_aluguel"]]
df.head(7)
df.boxplot(column = "valor_aluguel", by = "aluguel_alto");<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>_Contagem do número de alugueis altos_<jupyter_code>df["aluguel_alto"].value_counts()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Veja que, em média, as residências com preços de alugueis mais altos têm 3,7 banheiros. Isto é, tem aproximadamente 4 banheiros.<jupyter_code>df.groupby("aluguel_alto")["bathroom"].mean().reset_index()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Os imóveis com preços mais altos aceitam animais?**<jupyter_code>df.groupby("aluguel_alto")["animal"].value_counts()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Os imóveis com preços mais altos são mobilhados?**<jupyter_code>df.groupby("aluguel_alto")["furniture"].value_counts()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Hipóteses**- _São Paulo é a cidade com o preço do aluguel mais alto._- _Quanto mais banheiros em um imóvel, maior o valor do aluguel._- _Os imóveis mobilhados tem o valor do aluguel mais alto._ _Quanto mais banheiro existem no imóvel maior é o valor do aluguel?_Para responder esta pergunta vamos calcular o coeficiente de correlação de Spearman<jupyter_code>df[["valor_aluguel", "bathroom"]].corr(method="spearman")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>_Verificando quais variáveis terão correlação com o valor do aluguel_ criando dataframe com variaveis e seus tipos<jupyter_code>aux = pd.DataFrame({"variaveis": df.columns, "tipos": df.dtypes})
aux<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>criando lista com variaveis do tipo 'int64'<jupyter_code>lista_var_int = list( aux[aux["tipos"] == "int64"]["variaveis"] )
lista_var_int
df[lista_var_int].corr(method="pearson")["valor_aluguel"].reset_index()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Visualização de Dados  Pacotes<jupyter_code>import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df["city"].value_counts()
sns.countplot(data = df, x = "city");
plt.figure(figsize = (9,6) )
sns.barplot(data = df, x = "city", y = "valor_aluguel");
plt.figure(figsize = (8,6))
sns.barplot(data = df.groupby("city")["valor_aluguel"].mean().reset_index(), x = "city", y = "valor_aluguel" );
plt.xticks(rotation = 45)
plt.title("Média do valor do aluguel por cidade")
plt.show()
plt.figure(figsize = (8,6))
sns.distplot(df["valor_aluguel"]);
plt.figure(figsize = (8,6))
sns.scatterplot(data = df, x = "bathroom", y = "valor_aluguel");
plt.figure(figsize = (8,6))
sns.scatterplot(data = df, x = "bathroom", y = "valor_aluguel", hue = "city", size = "aluguel_alto");
plt.figure(figsize = (8,6))
sns.heatmap(df.corr());
plt.figure(figsize = (8,6))
sns.heatmap(df.corr(), annot = True);
plt.xticks(rotation = 40)
plt.show()
histograma = sns.FacetGrid(data = df, col = "city");
histograma = histograma.map(plt.hist, "valor_aluguel");
plt.show()
plt.figure(figsize = (8,6))
histograma = sns.FacetGrid(data = df, row = "aluguel_alto")
histograma = histograma.map(plt.hist, "valor_aluguel")
histograma = sns.FacetGrid(data = df, col = "city", row = "aluguel_alto")
histograma = histograma.map(plt.hist, "valor_aluguel")
histograma = sns.FacetGrid(data = df, col = "aluguel_alto", row = "city")
histograma = histograma.map(plt.hist, "valor_aluguel")<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.1356111773275063, 'fraction_numerical': 0.0055621771950735005, 'mean_word_length': 8.277641277641278, 'pattern_counts': {'":': 3, '<': 110, '<?xml version=': 0, '>': 111, 'https://': 1, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 1, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '27', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '555913', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 3021, 'n_tokens_neox': 2937, 'n_words': 574, 'path': 'Python/aceleradev_DS_semana3.ipynb', 'repo_name': 'erickamorim/R-e-Python', 'size': '7557'}