Thực hiện:<br>Chúng tôi có tệp district9_rent. CSV chứa dữ liệu bất động sản. Đối với mỗi dòng, đó là những thông tin để thuê một nhà ở, một căn hộ hoặc một nơi.<br>Viết một tập tin. ipynb sử dụng Jupyter Notebook (trong Annaconda) chứa các chức năng sau:<br>1. tìm người liên hệ có thông báo nhiều nhất (mỗi liên hệ đại diện bởi cột ContactMobile)<br>2. tìm kiếm giá cho thuê trung bình cho các căn hộ ("cho thuê c-chung c") (xem CateName cột) trong năm 2019<br>3. tạo biểu đồ trực tuyến để xem giá cho thuê trung bình cho các căn hộ trong năm 2015-2019<br>4. cung cấp giá trung bình của mỗi dự án căn hộ trong năm 2018
đang được dịch, vui lòng đợi..
