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Python
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from analysis.market_snapshot import Market, available_date_ranges
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class IndexMM:
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def __init__(self):
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self.name = 'indexmm'
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self.date = None
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self.data = None
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def calculate(self, market):
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self.market = market
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self.date = self.market.end_date
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self.data = market.get_market_data()
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data_coche_pequeno = {'count': self.data[self.data['tamano_categorico'] == 'coche pequeño'].count(),
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'mean': self.data[self.data['tamano_categorico' == 'coche pequeño']]['precio'].transform('mean')}
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data_coche_grande = {'count': self.data[self.data['tamano_categorico'] == 'coche grande'].count(),
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'mean': self.data[self.data['tamano_categorico' == 'coche grande']]['precio'].transform('mean')}
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data_coche_moto = {'count': self.data[self.data['tamano_categorico'] == 'coche y moto'].count(),
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'mean': self.data[self.data['tamano_categorico' == 'coche y moto']]['precio'].transform('mean')}
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self.value = (((data_coche_grande['count'] * data_coche_grande['mean']) + (data_coche_moto['count'] * data_coche_moto['mean'])
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+ (data_coche_pequeno['count'] * data_coche_pequeno['mean']))
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/ (data_coche_grande['count'] + data_coche_moto['count'] + data_coche_pequeno['count']))
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#SEGUIR AQUI
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def get_data(self):
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return {'name': self.name,
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'date': self.date,
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'value': self.value}
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