{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Odmiany dyni i kolor\n", "\n", "Załaduj wymagane biblioteki i zestaw danych. Przekształć dane w ramkę danych zawierającą podzbiór danych:\n", "\n", "Przyjrzyjmy się relacji między kolorem a odmianą\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
City NameTypePackageVarietySub VarietyGradeDateLow PriceHigh PriceMostly Low...Unit of SaleQualityConditionAppearanceStorageCropRepackTrans ModeUnnamed: 24Unnamed: 25
0BALTIMORENaN24 inch binsNaNNaNNaN4/29/17270.0280.0270.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNENaNNaNNaN
1BALTIMORENaN24 inch binsNaNNaNNaN5/6/17270.0280.0270.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNENaNNaNNaN
2BALTIMORENaN24 inch binsHOWDEN TYPENaNNaN9/24/16160.0160.0160.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
3BALTIMORENaN24 inch binsHOWDEN TYPENaNNaN9/24/16160.0160.0160.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
4BALTIMORENaN24 inch binsHOWDEN TYPENaNNaN11/5/1690.0100.090.0...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNNaNNaNNaN
\n", "

5 rows × 26 columns

\n", "
" ], "text/plain": [ " City Name Type Package Variety Sub Variety Grade Date \\\n", "0 BALTIMORE NaN 24 inch bins NaN NaN NaN 4/29/17 \n", "1 BALTIMORE NaN 24 inch bins NaN NaN NaN 5/6/17 \n", "2 BALTIMORE NaN 24 inch bins HOWDEN TYPE NaN NaN 9/24/16 \n", "3 BALTIMORE NaN 24 inch bins HOWDEN TYPE NaN NaN 9/24/16 \n", "4 BALTIMORE NaN 24 inch bins HOWDEN TYPE NaN NaN 11/5/16 \n", "\n", " Low Price High Price Mostly Low ... Unit of Sale Quality Condition \\\n", "0 270.0 280.0 270.0 ... NaN NaN NaN \n", "1 270.0 280.0 270.0 ... NaN NaN NaN \n", "2 160.0 160.0 160.0 ... NaN NaN NaN \n", "3 160.0 160.0 160.0 ... NaN NaN NaN \n", "4 90.0 100.0 90.0 ... NaN NaN NaN \n", "\n", " Appearance Storage Crop Repack Trans Mode Unnamed: 24 Unnamed: 25 \n", "0 NaN NaN NaN E NaN NaN NaN \n", "1 NaN NaN NaN E NaN NaN NaN \n", "2 NaN NaN NaN N NaN NaN NaN \n", "3 NaN NaN NaN N NaN NaN NaN \n", "4 NaN NaN NaN N NaN NaN NaN \n", "\n", "[5 rows x 26 columns]" ] }, "execution_count": 1, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "import pandas as pd\n", "import numpy as np\n", "\n", "full_pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n", "\n", "full_pumpkins.head()\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "\n---\n\n**Zastrzeżenie**: \nTen dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż dokładamy wszelkich starań, aby zapewnić poprawność tłumaczenia, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji o kluczowym znaczeniu zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.\n" ] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.11.1" }, "metadata": { "interpreter": { "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d" } }, "orig_nbformat": 2, "coopTranslator": { "original_hash": "dee08c2b49057b0de8b6752c4dbca368", "translation_date": "2025-09-03T19:29:57+00:00", "source_file": "2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb", "language_code": "pl" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 }