drogon/tests/index_batch_tests.py

from analysis.market_snapshot import Market
from analysis.index_batch import IndexMM
import pandas as pd

sample_market = [
    {
        "tamano_categorico": "coche pequeño",
        "tipo_anuncio": 1,
        "precio": 15000,
        "calle": "B1",
        "telefono": 123,
        "latitud": 2.1,
        "longitud": 1.2,
    },
    {
        "tamano_categorico": "coche pequeño",
        "tipo_anuncio": 1,
        "precio": 20000,
        "calle": "B2",
        "telefono": 321,
        "latitud": 2.1,
        "longitud": 1.2,
    },
    {
        "tamano_categorico": "coche grande",
        "tipo_anuncio": 1,
        "precio": 20000,
        "calle": "B2",
        "telefono": 321,
        "latitud": 2.1,
        "longitud": 1.2,
    },
    {
        "tamano_categorico": "coche grande",
        "tipo_anuncio": 1,
        "precio": 25000,
        "calle": "B2",
        "telefono": 123,
        "latitud": 2.1,
        "longitud": 1.2,
    },
    {
        "tamano_categorico": "coche y moto",
        "tipo_anuncio": 1,
        "precio": 22000,
        "calle": "B1",
        "telefono": 456,
        "latitud": 2.1,
        "longitud": 1.2,
    },
    {
        "tamano_categorico": "coche y moto",
        "tipo_anuncio": 1,
        "precio": 26000,
        "calle": "B3",
        "telefono": 789,
        "latitud": 2.1,
        "longitud": 1.2,
    },
    {
        "tamano_categorico": None,
        "tipo_anuncio": 1,
        "precio": 15000,
        "calle": "abc",
        "telefono": 456,
        "latitud": 2.1,
        "longitud": 1.2,
    },
    {
        "tamano_categorico": "moto",
        "tipo_anuncio": 1,
        "precio": 3000,
        "calle": "B4",
        "telefono": 123,
        "latitud": 2.1,
        "longitud": 1.2,
    },
    {
        "tamano_categorico": "2 coches o más",
        "tipo_anuncio": 1,
        "precio": 60000,
        "calle": "B4",
        "telefono": 123,
        "latitud": 2.1,
        "longitud": 1.2,
    },
    {
        "tamano_categorico": "coche pequeño",
        "tipo_anuncio": 1,
        "precio": 20000,
        "calle": "B2",
        "telefono": 321,
        "latitud": 2.1,
        "longitud": 1.2,
    },
    {
        "tamano_categorico": "coche pequeño",
        "tipo_anuncio": 2,
        "precio": 50,
        "calle": "B4",
        "telefono": 123,
        "latitud": 2.1,
        "longitud": 1.2,
    },
    {
        "tamano_categorico": "moto",
        "tipo_anuncio": 1,
        "precio": 300000,
        "calle": "B4",
        "telefono": 123,
        "latitud": 2.1,
        "longitud": 1.2,
    },
]
date_range = {"start": "2018-01-01 00:00:00", "end": "2018-02-01 00:00:00"}


market = Market()
market.load_market(sample_market, date_range=date_range)
market.market.fillna(value=pd.np.nan, inplace=True)
print(market.market.to_string())
market.clean_market("index")
print(market.market.to_string())

index = IndexMM()
index.calculate(market)
index.get_data()