データーサイエンスの基礎

私がおすすめするエリアを紹介していきたいと思います。

私がおすすめしたいエリアは、東急東横線の白楽です。


なぜ東急東横線がいいのかを詳しく見ていきたいと思います。
このグラフは、合計時間、面積、家賃、築年数、について他の路線と比較したものです。

この４つの分類からバランスがとれているものは東急東横線です。
特に、合計時間が周りと比べてみると少ない。さらにそれだけでなく、家賃も10万円以下となっていて安いです。
また、20年ぐらいとあまり年数が経っていないことや、面積も丁度いいと思いました。

東急東横線をもう少し詳しく見てみました。
＊家賃

*築年数

このグラフから、白楽は家賃が6万円なので、凄く安い。また、築年数もそんなに古すぎないのでおすすめできると考えました。

そのほかのデータ


ここから、乗車時間、バス、敷金、礼金、面積を比べて見ることができます。
この表から、敷金、礼金の欄を見ると3万円ぐらいなので、周りと比べたところかなり安いです。
その他にも、面積は、23㎡なので狭くも広くもなくちょうど良い場所です。

ソースコード

  2. df_mean = df_data.groupby("路線").mean()
  3. x = df_mean.index
  4. y = df_mean.loc[:, "家賃"]
  5. plt.bar(x, y)
  6. plt.xlabel("路線")
  7. plt.ylabel("家賃")
  8. plt.xticks(rotation=90)
  9. plt.show()
  11. print(df_data.columns)
  13. mask = df_data.loc[:, "路線"] == "東急東横線"
  14. print(df_data[mask].groupby("駅").mean())
  16. df_mean = df_data[mask].groupby("駅").mean().loc[:, "家賃"].sort_values()
  17. df_mean.plot.bar()
  18. plt.subplots_adjust(bottom=0.3)
  19. plt.show()
  21. mask = df_data.loc[:, "路線"] == "東急東横線"
  22. print(df_data[mask].groupby("駅").mean())
  24. df_mean = df_data[mask].groupby("駅").mean().loc[:, "築年数"].sort_values()
  25. df_mean.plot.bar()
  26. plt.subplots_adjust(bottom=0.3)
  27. plt.show()
  29. df_mean = df_data.groupby("路線").mean()
  30. x = df_mean.index
  31. y = df_mean.loc[:, "家賃"]
  32. plt.bar(x, y)
  33. plt.xlabel("路線")
  34. plt.ylabel("家賃")
  35. plt.xticks(rotation=90)
  36. plt.show()
 　　
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