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ML-For-Beginners/translations/br/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb

128 lines
4.1 KiB

{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Preços de Abóboras\n",
"\n",
"Carregue as bibliotecas necessárias e o conjunto de dados. Converta os dados em um dataframe contendo um subconjunto dos dados:\n",
"\n",
"- Considere apenas abóboras com preços por alqueire\n",
"- Converta a data para o formato de mês\n",
"- Calcule o preço como a média entre os preços mais altos e mais baixos\n",
"- Converta o preço para refletir a precificação pela quantidade em alqueires\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": [
"Um gráfico de dispersão básico nos lembra que temos dados mensais apenas de agosto a dezembro. Provavelmente precisamos de mais dados para poder tirar conclusões de forma linear.\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**Aviso Legal**: \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
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"name": "python3"
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"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
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"file_extension": ".py",
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"nbconvert_exporter": "python",
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"version": "3.8.3-final"
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"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2
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