{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Цене за тикве\n", "\n", "Учитајте потребне библиотеке и скуп података. Претворите податке у датафрејм који садржи подскуп података:\n", "\n", "- Узмите само тикве чија је цена дата по бушелу\n", "- Претворите датум у месец\n", "- Израчунајте цену као просек високих и ниских цена\n", "- Претворите цену тако да одражава цену по количини бушела\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "import pandas as pd\n", "import matplotlib.pyplot as plt\n", "import numpy as np\n", "from datetime import datetime\n", "\n", "pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n", "\n", "pumpkins.head()\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n", "\n", "columns_to_select = ['Package', 'Variety', 'City Name', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n", "pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n", "\n", "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n", "\n", "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n", "day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)\n", "\n", "new_pumpkins = pd.DataFrame(\n", " {'Month': month, \n", " 'DayOfYear' : day_of_year, \n", " 'Variety': pumpkins['Variety'], \n", " 'City': pumpkins['City Name'], \n", " 'Package': pumpkins['Package'], \n", " 'Low Price': pumpkins['Low Price'],\n", " 'High Price': pumpkins['High Price'], \n", " 'Price': price})\n", "\n", "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/1.1\n", "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price*2\n", "\n", "new_pumpkins.head()\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Основни дијаграм расејања нас подсећа да имамо податке само за месеце од августа до децембра. Вероватно нам је потребно више података како бисмо могли да извучемо закључке на линеаран начин.\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "import matplotlib.pyplot as plt\n", "plt.scatter('Month','Price',data=new_pumpkins)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "\n", "plt.scatter('DayOfYear','Price',data=new_pumpkins)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "\n---\n\n**Одрицање од одговорности**: \nОвај документ је преведен коришћењем услуге за превођење помоћу вештачке интелигенције [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Иако се трудимо да обезбедимо тачност, молимо вас да имате у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати меродавним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране људи. Не преузимамо одговорност за било каква погрешна тумачења или неспоразуме који могу настати услед коришћења овог превода.\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": "3.8.3-final" }, "orig_nbformat": 2, "coopTranslator": { "original_hash": "b032d371c75279373507f003439a577e", "translation_date": "2025-09-06T13:08:47+00:00", "source_file": "2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb", "language_code": "sr" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 }