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CoddyTech

Recapitulação: Anúncios de Carros

Parte da seção Estatística para ML do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 55 de 64.

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Desafio

Médio

Um site de carros usados prepara anúncios para um modelo de preços. listings.csv contém fuel, condition (fair, good, excellent), km e price. O programa lê um fuel.

  1. Adicione condition_score: fair 1, good 2, excellent 3.
  2. Adicione mileage: low até 50000 km, mid até 120000, high até 300000.
  3. Codifique fuel com one-hot encoding em cars (dtype=int).
  4. Imprima o formato, a quantidade de carros por faixa de quilometragem e a contagem, o preço médio e a condição média do combustível lido (2 casas decimais).

Outros cinco anúncios se transformam nesta tabela:

Cinco outros anúncios: as 4 colunas fuel, condition, km e price se transformam em 8. condition, km e price permanecem; condition gera condition_score, km gera mileage e fuel se transforma em fuel_diesel, fuel_hybrid e fuel_petrol

Com a entrada hybrid, eles imprimem:

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

Experimente você mesmo

import pandas as pd

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

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