概要
来年、新卒として東京に上京をしそれに差し当たって東京へ引っ越しを行う。毎年、上京の際には住居に関する問題を抱えている人は多い。最悪の家に住むともしかしたら、鬱になってしまうかもしれない。新卒で鬱になりでもしたら終わりだ…。僕はこのまま彼女も出来ずに地元へ帰りフリーターでもしながら一生を終えるのか…。そんなことを考えていると背中に寒気を感じた。
どの街に住むのか??
不動産のWebサイトを開いた僕はしばし考える…。少ない予算、通勤時のストレス一体何処に住めば最もストレスレスで安い物件に住みたい僕に取って最適で住む街は23区中どこなのか??
情報の整理
import pandas as pd ward = ["千代田","中央","新宿","港","文京","台東","墨田",\ "江東","品川","目黒","大田","世田谷","渋谷",\ "中野","杉並","豊島","北","荒川","板橋","練馬",\ "足立","葛飾","江戸川" ] #×100 price = [1121,1071,900,1203,899,935,821,\ 906,864,961,770,793,1033,\ 764,744,784,731,751,694,678,\ 649,622,653,\ ] #https://goo.gl/maps/UKsShMkF1hw #なお、移動方法は電車で通勤時間は全面的にgoogle先生を信じることとする。 time = [29,31,20,33,35,39,45,\ 41,40,18,40,40,12,\ 28,35,33,50,51,38,45,\ 68,59,71,\ ] sat = [] for n in range(len(ward)): sat.append(price[n]//time[n]) df = pd.DataFrame({ "区": ward, "平均家賃": price, "住みやすさ": sat, "通勤時間": time, }) print(df.sort_index(by="住みやすさ",ascending=False))
結果
住みやすさ 区 平均家賃 通勤時間(分) 12 86 渋谷 1033 12 9 53 目黒 961 18 2 45 新宿 900 20 0 38 千代田 1121 29 3 36 港 1203 33 1 34 中央 1071 31 13 27 中野 764 28 4 25 文京 899 35 5 23 台東 935 39 15 23 豊島 784 33 7 22 江東 906 41 8 21 品川 864 40 14 21 杉並 744 35 11 19 世田谷 793 40 10 19 大田 770 40 6 18 墨田 821 45 18 18 板橋 694 38 19 15 練馬 678 45 16 14 北 731 50 17 14 荒川 751 51 21 10 葛飾 622 59 20 9 足立 649 68 22 9 江戸川 653 71
これで安くて近い地区を見つけることが出来た()。 しかし、住みやすさというのはもっと人々とのふれあいや治安などを大切したほうがよい気がした。 東京の住人が教える住みやすい区、口コミランキング | 東京23区住みやすさランキング のデータを適当に参照して数値を決める。これは次回…。
参照サイト
Python §30 : pandasの重要な機能 (ソート)|hitochan007のブログ(Pythonの勉強ブログ)
東京の住人が教える住みやすい区、口コミランキング | 東京23区住みやすさランキング
東京23区の地域から家賃相場を調べる【HOME'S】|家賃を調べる[目安・平均]なら家賃相場