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上京で鬱にならない為の住居選択を考える。

pandas python

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