PreprocessingWay2.ipynb

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    "import pandas as pd"
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    "data=pd.read_csv('train.csv')"
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       "(2016, 8)"
      ]
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    "data.shape"
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     "text": [
      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
      "RangeIndex: 2016 entries, 0 to 2015\n",
      "Data columns (total 8 columns):\n",
      " #   Column          Non-Null Count  Dtype  \n",
      "---  ------          --------------  -----  \n",
      " 0   beds            2016 non-null   int64  \n",
      " 1   baths           2016 non-null   float64\n",
      " 2   size            2016 non-null   int64  \n",
      " 3   size_units      2016 non-null   object \n",
      " 4   lot_size        1669 non-null   float64\n",
      " 5   lot_size_units  1669 non-null   object \n",
      " 6   zip_code        2016 non-null   int64  \n",
      " 7   price           2016 non-null   object \n",
      "dtypes: float64(2), int64(3), object(3)\n",
      "memory usage: 126.1+ KB\n"
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    "data.info()"
   ]
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      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>beds</th>\n",
       "      <th>baths</th>\n",
       "      <th>size</th>\n",
       "      <th>lot_size</th>\n",
       "      <th>zip_code</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>count</th>\n",
       "      <td>2016.000000</td>\n",
       "      <td>2016.000000</td>\n",
       "      <td>2016.000000</td>\n",
       "      <td>1669.000000</td>\n",
       "      <td>2016.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mean</th>\n",
       "      <td>2.857639</td>\n",
       "      <td>2.159970</td>\n",
       "      <td>1735.740575</td>\n",
       "      <td>3871.059694</td>\n",
       "      <td>98123.638889</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>std</th>\n",
       "      <td>1.255092</td>\n",
       "      <td>1.002023</td>\n",
       "      <td>920.132591</td>\n",
       "      <td>2719.402066</td>\n",
       "      <td>22.650819</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>min</th>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>250.000000</td>\n",
       "      <td>0.230000</td>\n",
       "      <td>98101.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>25%</th>\n",
       "      <td>2.000000</td>\n",
       "      <td>1.500000</td>\n",
       "      <td>1068.750000</td>\n",
       "      <td>1252.000000</td>\n",
       "      <td>98108.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>50%</th>\n",
       "      <td>3.000000</td>\n",
       "      <td>2.000000</td>\n",
       "      <td>1560.000000</td>\n",
       "      <td>4000.000000</td>\n",
       "      <td>98117.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>75%</th>\n",
       "      <td>4.000000</td>\n",
       "      <td>2.500000</td>\n",
       "      <td>2222.500000</td>\n",
       "      <td>6000.000000</td>\n",
       "      <td>98126.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>max</th>\n",
       "      <td>15.000000</td>\n",
       "      <td>9.000000</td>\n",
       "      <td>11010.000000</td>\n",
       "      <td>9998.000000</td>\n",
       "      <td>98199.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "              beds        baths          size     lot_size      zip_code\n",
       "count  2016.000000  2016.000000   2016.000000  1669.000000   2016.000000\n",
       "mean      2.857639     2.159970   1735.740575  3871.059694  98123.638889\n",
       "std       1.255092     1.002023    920.132591  2719.402066     22.650819\n",
       "min       1.000000     0.500000    250.000000     0.230000  98101.000000\n",
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       "50%       3.000000     2.000000   1560.000000  4000.000000  98117.000000\n",
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       "max      15.000000     9.000000  11010.000000  9998.000000  98199.000000"
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    "data.describe()"
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       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>beds</th>\n",
       "      <th>baths</th>\n",
       "      <th>size</th>\n",
       "      <th>size_units</th>\n",
       "      <th>lot_size</th>\n",
       "      <th>lot_size_units</th>\n",
       "      <th>zip_code</th>\n",
       "      <th>price</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>2.5</td>\n",
       "      <td>2590</td>\n",
       "      <td>sqft</td>\n",
       "      <td>6000.00</td>\n",
       "      <td>sqft</td>\n",
       "      <td>98144</td>\n",
       "      <td>yes</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "      <td>2240</td>\n",
       "      <td>sqft</td>\n",
       "      <td>0.31</td>\n",
       "      <td>acre</td>\n",
       "      <td>98106</td>\n",
       "      <td>yes</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>2040</td>\n",
       "      <td>sqft</td>\n",
       "      <td>3783.00</td>\n",
       "      <td>sqft</td>\n",
       "      <td>98107</td>\n",
       "      <td>yes</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>3800</td>\n",
       "      <td>sqft</td>\n",
       "      <td>5175.00</td>\n",
       "      <td>sqft</td>\n",
       "      <td>98199</td>\n",
       "      <td>yes</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "      <td>1042</td>\n",
       "      <td>sqft</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>98102</td>\n",
       "      <td>yes</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   beds  baths  size size_units  lot_size lot_size_units  zip_code price\n",
       "0     3    2.5  2590       sqft   6000.00           sqft     98144   yes\n",
       "1     4    2.0  2240       sqft      0.31           acre     98106   yes\n",
       "2     4    3.0  2040       sqft   3783.00           sqft     98107   yes\n",
       "3     4    3.0  3800       sqft   5175.00           sqft     98199   yes\n",
       "4     2    2.0  1042       sqft       NaN            NaN     98102   yes"
      ]
     },
     "execution_count": 17,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "data.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "id": "1e1771f2",
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    "scrolled": false
   },
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   "source": [
    "cleaned_lot_size_units1=[]\n",
    "default_lot_size_units=data.lot_size_units.mode()[0]\n",
    "for m in data.lot_size_units:\n",
    "    if (str(m) == \"nan\"):\n",
    "        cleaned_lot_size_units1.append(str(default_lot_size_units))\n",
    "    else:\n",
    "        cleaned_lot_size_units1.append(str(m))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "id": "a433032d",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "6000.0\n",
      "0.31\n",
      "3783.0\n",
      "5175.0\n",
      "3871.059694427803\n",
      "1.0\n",
      "6000.0\n",
      "6000.0\n",
      "741.0\n",
      "9500.0\n",
      "1386.0\n",
      "3993.0\n",
      "5757.0\n",
      "6380.0\n",
      "5200.0\n",
      "3871.059694427803\n",
      "3871.059694427803\n",
      "3871.059694427803\n",
      "3840.0\n",
      "1607.0\n",
      "1101.0\n",
      "5589.0\n",
      "5250.0\n",
      "9100.0\n",
      "9260.0\n",
      "0.23\n",
      "3871.059694427803\n",
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      "8077.0\n",
      "3871.059694427803\n",
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      "0.27\n",
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