デザイン演習第7回：データ分析


    
    df_data.groupby("路線").mean().loc[:,"合計時間"].sort_values().plot.bar()
    plt.subplots_adjust(bottom=0.3)
    plt.show()

import pandas as pd # データ分析に用いるライブラリ

import matplotlib.pyplot as plt # グラフ表示に用いるライブラリ

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 表示のずれを少し緩和

plt.rcParams['font.family'] = 'IPAexGothic' # グラフ表示におけるフォントの指定

data_path = "./data.csv"

df_data = pd.read_csv(data_path, encoding="utf-8-sig")

# ------------------------------------------------------

# 希望家賃(万)

rent_upper = int(input("希望家賃の上限は？(万円)"))

rent_lower = int(input("希望家賃の下限は？(万円)"))

# 家賃で絞り込む

mask = (df_data['家賃'] <= rent_upper) & (df_data['家賃'] >= rent_lower)

# 絞った内容ををfilter_dfに入れる

filter_df = df_data[mask]

print("家賃で絞り込んだ結果", len(filter_df), "件")

# # 通学時間（分）

commuting_time = float(input("希望徒歩通学時間上限は?(分)"))

mask = (filter_df['徒歩'] <= commuting_time)

# filter_dfをさらに合計時間で絞り込む(filter_dfを上書き)

filter_df = filter_df[mask]

print("家賃,通学時間で絞り込んだ結果", len(filter_df), "件")

print("おすすめ駅(10駅)物件数", len(filter_df))

station = input('駅名を入力してください')

# おすすめ駅Top10（filter_top10_station_df）から駅名で更に絞り込みfilter_selected_station_dfに入れる

mask = (df_data['駅'] == station)

filter_df = filter_df[mask]

print(station + "の合致物件数", len(filter_df), "件")

# 全件表示させるようにする

pd.set_option('display.max_rows', None)

pd.set_option('display.max_columns', None)

# 選択した駅の駅、路線、家賃、名称、合計時間、URLを表示する

print(filter_df[["駅", "路線","家賃", "名称", "徒歩", "URL"]].sort_values("家賃").to_string(index=False))

print("----------------------------------------------------------------")