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CoddyTech

Rückblick: Autoanzeigen

Teil des Abschnitts Statistik für ML der Machine Learning-Journey von Coddy. Lektion 55 von 64.

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Aufgabe

Mittel

Eine Gebrauchtwagen-Website bereitet Angebote für ein Preismodell auf. listings.csv enthält fuel, condition (fair, good, excellent), km und price. Das Programm liest einen fuel-Wert ein.

  1. Füge condition_score hinzu: fair 1, good 2, excellent 3.
  2. Füge mileage hinzu: low bis zu 50000 km, mid bis zu 120000, high bis zu 300000.
  3. Wandle fuel in cars per One-Hot-Encoding um (dtype=int).
  4. Gib die Form, die Anzahl der Autos pro Kilometerstand-Bereich und für den eingelesenen Kraftstoff die Anzahl, den Durchschnittspreis und den durchschnittlichen Zustand aus (2 Dezimalstellen).

Fünf weitere Angebote werden zu dieser Tabelle:

Fünf weitere Angebote: Die 4 Spalten fuel, condition, km und price werden zu 8. condition, km und price bleiben; aus condition wird condition_score, aus km wird mileage und fuel wird zu fuel_diesel, fuel_hybrid und fuel_petrol

Bei der Eingabe hybrid geben sie Folgendes aus:

Shape: (5, 8)
mileage
low     1
mid     3
high    1
Name: count, dtype: int64
hybrid listings: 3
Mean price: 10500.0
Mean condition: 2.0

Probier es selbst

import pandas as pd

cars = pd.read_csv("listings.csv")
fuel = input()

# Schreibe deinen Code unten

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