hw1.R

library(dplyr)

df <- read.csv("house_data.csv")

colnames(df)
dim(df)
apply(df, 2, function(x) sum(is.na(x))) # nie ma wartości NA w żadnej kolumnie

# 1. Jaka jest średnia cena nieruchomości z liczbą łazienek powyżej mediany i położonych na wschód od południka 122W?


# Odp:

# 2. W którym roku zbudowano najwięcej nieruchomości?


# Odp:

# 3. O ile procent większa jest mediana ceny budynków położonych nad wodą w porównaniu z tymi położonymi nie nad wodą?


# Odp:

# 4. Jaka jest średnia powierzchnia wnętrza mieszkania dla najtańszych nieruchomości posiadających 1 piętro (tylko parter) wybudowanych w każdym roku?


# Odp:

# 5. Czy jest różnica w wartości pierwszego i trzeciego kwartyla jakości wykończenia pomieszczeń pomiędzy nieruchomościami z jedną i dwoma łazienkami? Jeśli tak, to jak różni się Q1, a jak Q3 dla tych typów nieruchomości?


# Odp:

# 6. Jaki jest odstęp międzykwartylowy ceny mieszkań położonych na północy a jaki tych na południu? (Północ i południe definiujemy jako położenie odpowiednio powyżej i poniżej punktu znajdującego się w połowie między najmniejszą i największą szerokością geograficzną w zbiorze danych)


# Odp:

# 7. Jaka liczba łazienek występuje najczęściej i najrzadziej w nieruchomościach niepołożonych nad wodą, których powierzchnia wewnętrzna na kondygnację nie przekracza 1800 sqft?


# Odp:

# 8. Znajdź kody pocztowe, w których znajduje się ponad 550 nieruchomości. Dla każdego z nich podaj odchylenie standardowe powierzchni działki oraz najpopularniejszą liczbę łazienek


# Odp:

# 9. Porównaj średnią oraz medianę ceny nieruchomości, których powierzchnia mieszkalna znajduje się w przedziałach (0, 2000], (2000,4000] oraz (4000, +Inf) sqft, nieznajdujących się przy wodzie.


# Odp:

# 10. Jaka jest najmniejsza cena za metr kwadratowy nieruchomości? (bierzemy pod uwagę tylko powierzchnię wewnątrz mieszkania)


# Odp: