Este repositorio contiene dos scripts de Python relacionados con el análisis de datos inmobiliarios en Bogotá. A continuación, se presenta una breve descripción de cada script y su uso.
En este script se realizan dos análisis diferentes:
- Se calcula el promedio de área de todos los inmuebles en el dataset y se presenta el top 10 de los barrios con mayor promedio de área en forma de gráfico de barras.
- Se consultan otros datos estadísticos como conteo, mediana, valores mínimo y máximo.
El script utiliza la librería pandas para acceder al dataset y realizar operaciones de manipulación de datos. También se utiliza la librería matplotlib para la visualización de los resultados.
En este script se realizan dos análisis diferentes:
- Se seleccionan tres tipos de inmuebles (casas, apartamentos y oficinas/consultorios) y se presenta la distribución de los valores de estos inmuebles en forma de histograma.
- Se calcula el precio del metro cuadrado por barrio y se presenta el top 10 de los barrios con mayor promedio de área en forma de gráfico de barras.
El script utiliza la librería pandas para acceder al dataset y realizar operaciones de manipulación de datos. También se utiliza la librería seaborn y matplotlib para la visualización de los resultados.
Cada script contiene comentarios y explicaciones en el código para facilitar su comprensión y uso.