
# coding: utf-8

# In[3]:


get_ipython().system('pip install pandas matplotlib numpy')


# In[2]:


get_ipython().magic('matplotlib inline')
import pandas as pd
import numpy as np


# In[3]:


siatka  = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
print(siatka )

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]


# In[4]:


import pandas as pd
rd = pd.DataFrame(siatka)
print(rd)


# In[5]:


rd = pd.DataFrame(siatka, columns=["jeden", "dwa", "trzy"])
print(rd)


# In[6]:


print(rd["dwa"])


# In[7]:


print([x[1] for x in siatka])
[2, 5, 8]


# In[8]:


for x in rd["dwa"]:
	print(x)


# In[9]:


skrajności = rd[["jeden", "trzy"]]
print(skrajności)


# In[10]:


print(skrajności.add(2))


# In[11]:


rd['dwa'].value_counts()


# In[18]:


mars = pd.read_json("dane_mars.json")
print(mars)


# In[27]:


temp = rd.read_csv("temperatury2.data", header=0, names=range(18), usecols=range(5,14))


# In[28]:


print(temp)


# In[26]:


temp = rd.read_csv("temperatury2.data", na_values=['brak'], header=0, names=range(18), usecols=range(5,14))
print(temp)


# In[29]:


temp[14][0]


# In[31]:


temp[14]=temp[14].str.strip("%")
temp[14][0]


# In[34]:


temp[14][0]


# In[32]:


temp[14] = rd.to_numeric(temp[17])
temp[14][0]


# In[33]:


temp[14] = temp[17].div(100)
temp[14]


# In[34]:


sprzedaż = pd.read_csv("sales_calls.csv")
print(sprzedaż)


# In[35]:


przychód = pd.read_csv("przychód.csv")
print(przychód)


# In[37]:


sprzedaż_przychód = pd.merge(sprzedaż, przychód, on=['Rejon', 'Miesiąc'])
print(sprzedaż_przychód)


# In[38]:


print(sprzedaż_przychód[sprzedaż_przychód.Rejon==3])


# In[39]:


print(sprzedaż_przychód[sprzedaż_przychód.Kwota/sprzedaż_przychód.Telefony>500])


# In[40]:


sprzedaż_przychód['Wartość telefonu'] = sprzedaż_przychód.Kwota/sprzedaż_przychód.Telefony
print(sprzedaż_przychód)



# In[42]:


print(sprzedaż_przychód.Telefony.sum())
print(sprzedaż_przychód.Telefony.mean())
print(sprzedaż_przychód.Telefony.median())
print(sprzedaż_przychód.Telefony.max())
print(sprzedaż_przychód.Telefony.min())


# In[43]:


print(sprzedaż_przychód[sprzedaż_przychód.Wartość_telefonu >= sprzedaż_przychód.Wartość_telefonu.median()])
print(sprzedaż_przychód.Wartość_telefonu.median())


# In[45]:


print(sprzedaż_przychód[['Miesiąc', 'Telefony', 'Kwota']].groupby(['Miesiąc']).sum())


# In[46]:


print(sprzedaż_przychód[['Rejon', 'Telefony', 'Kwota']].groupby(['Rejon']).sum())


# In[47]:


sprzedaż_przychód[['Rejon', 'Telefony']].groupby(['Rejon']).sum().plot.bar()


# In[152]:


sprzedaż_przychód[['Miesiąc', 'Wartość_telefonu']].groupby(['Miesiąc']).mean().plot()


# In[ ]:




