Introducción a los Datos
Aunque AirBnB no publica ningún dato sobre los anuncios de su mercado, un grupo independiente llamado Inside AirBnB ha extraído datos sobre una muestra de los anuncios de muchas de las principales ciudades del sitio web. En esta lección, trabajaremos
con su conjunto de datos del 10 de julio de 2021 sobre los anuncios de Washington, D.C. Aquí hay un enlace directo a ese conjunto de datos.
Cada fila del conjunto de datos es un anuncio específico que estaba disponible para alquilar en AirBnB en la zona de Washington, D.C. Para que el conjunto de datos sea menos engorroso, hemos eliminado muchas de las columnas del conjunto de datos original
y hemos cambiado el nombre del archivo a dc_airbnb.csv. Estas son las columnas que hemos mantenido:
- host_response_rate: tasa de respuesta del host
- host_acceptance_rate: número de solicitudes al host que se convierten en rentas
host_listings_count: número de otros listados del host
- latitude: latitud de las coordenadas geográficas
- longitude: longitud de las coordenadas geográficas
- city: la ciudad de la renta
- zipcode: código postal de la renta
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- state: el estado de la renta
- accommodates: el número de invitados que la renta puede acomodar
- room_type: tipo de renta (Cuarto privado, compartido o casa/apartamento entero)
- bedrooms: número de baños incluidos en la renta bathrooms: número de camas incluidas en la renta
- beds: número de camas incluidas en la renta
- price: precio por noche para la renta
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- cleaning_fee: tarifa adicional por limpiar la renta después de que el huésped se vaya
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security_deposit: depósito de garantía reembolsable, en caso de daños
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minimum_nights: número mínimo de noches que un huésped puede permanecer en la renta
- maximum_nights: número máximo de noches que un huésped puede permanecer en la renta
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number_of_reviews: número de reseñas que han dejado huéspedes anteriores
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Instrucciones
1. En el editor de código de la derecha, escribe un código que haga lo siguiente:
- Leer dc_airbnb.csv en un DataFrame llamado dc_listings
- Utilice la función print para mostrar la primera fila de dc_listings
Soluciones
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import pandas as pd
dc_listing = pd.read_csv('dc_airbnb.csv')
print(dc_liistings.iloc[0])
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Última modificación: miércoles, 27 de abril de 2022, 14:27