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2.9 KiB
Python
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Python
from analysis.market_snapshot import Market
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from analysis.index_batch import IndexMM
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import pandas as pd
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sample_market = [
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{
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"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,
|
|
},
|
|
{
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|
"tamano_categorico": "coche y moto",
|
|
"tipo_anuncio": 1,
|
|
"precio": 22000,
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|
"calle": "B1",
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|
"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,
|
|
},
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|
{
|
|
"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,
|
|
},
|
|
{
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|
"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"}
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market = Market()
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|
market.load_market(sample_market, date_range=date_range)
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|
market.market.fillna(value=pd.np.nan, inplace=True)
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|
print(market.market.to_string())
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|
market.clean_market("index")
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|
print(market.market.to_string())
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index = IndexMM()
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index.calculate(market)
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|
index.get_data()
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