Feature engineering - quantifying access to facilities - batch mode¶
This notebook is similar to previous (04_feature-engineering-neighboring-facilities), except, this one runs for all shortlisted facilities and adds these as features.
In [9]:
Copied!
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pprint import pprint
%matplotlib inline
from arcgis.gis import GIS
from arcgis.geocoding import geocode, batch_geocode
from arcgis.features import Feature, FeatureLayer, FeatureSet, GeoAccessor, GeoSeriesAccessor
from arcgis.features import SpatialDataFrame
from arcgis.geometry import Geometry, Point
from arcgis.geometry.functions import buffer
from arcgis.network import RouteLayer
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pprint import pprint
%matplotlib inline
from arcgis.gis import GIS
from arcgis.geocoding import geocode, batch_geocode
from arcgis.features import Feature, FeatureLayer, FeatureSet, GeoAccessor, GeoSeriesAccessor
from arcgis.features import SpatialDataFrame
from arcgis.geometry import Geometry, Point
from arcgis.geometry.functions import buffer
from arcgis.network import RouteLayer
Connect to GIS
In [7]:
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gis = GIS(profile='')
route_service_url = gis.properties.helperServices.route.url
route_service = RouteLayer(route_service_url, gis=gis)
gis = GIS(profile='')
route_service_url = gis.properties.helperServices.route.url
route_service = RouteLayer(route_service_url, gis=gis)
Read the shortlisted properties¶
In [3]:
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prop_list_df = pd.read_csv('resources/houses_for_sale_att_filtered.csv')
prop_list_df.shape
prop_list_df = pd.read_csv('resources/houses_for_sale_att_filtered.csv')
prop_list_df.shape
Out[3]:
(331, 24)
In [4]:
Copied!
prop_list_df = pd.DataFrame.spatial.from_xy(prop_list_df, 'LONGITUDE','LATITUDE')
type(prop_list_df)
prop_list_df = pd.DataFrame.spatial.from_xy(prop_list_df, 'LONGITUDE','LATITUDE')
type(prop_list_df)
Out[4]:
pandas.core.frame.DataFrame
Loop through each property and build the neighborhood facility table¶
In [10]:
Copied!
groceries_count = []
restaurants_count = []
hospitals_count = []
coffee_count = []
bars_count = []
gas_count = []
shops_service_count = []
travel_transport_count = []
parks_count = []
education_count = []
route_length = []
route_duration = []
destination_address = '309 SW 6th Ave #600, Portland, OR 97204'
groceries_count = []
restaurants_count = []
hospitals_count = []
coffee_count = []
bars_count = []
gas_count = []
shops_service_count = []
travel_transport_count = []
parks_count = []
education_count = []
route_length = []
route_duration = []
destination_address = '309 SW 6th Ave #600, Portland, OR 97204'
In [12]:
Copied!
count=0
for index, prop in prop_list_df.iterrows():
count+=1
print(str(count), end=": ")
# geocode the property
paddress = prop['ADDRESS'] + ", " + prop['CITY'] + ", " + prop['STATE']
prop_geom_fset = geocode(paddress, as_featureset=True)
print(prop['MLS'], end=" : ")
# create an envelope around each property
prop_geom = prop_geom_fset.features[0]
# create buffer of 5 miles
prop_buffer = buffer([prop_geom.geometry],
in_sr = 102100, buffer_sr=102100,
distances=0.05, unit=9001)[0]
prop_buffer_f = Feature(geometry=prop_buffer)
prop_buffer_fset = FeatureSet([prop_buffer_f])
# geocode for Groceries
groceries = geocode('groceries', search_extent=prop_buffer.extent,
max_locations=20, as_featureset=True)
groceries_count.append(len(groceries.features))
print('Groc', end=" : ")
# restaurants
restaurants = geocode('restaurant', search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=200)
restaurants_count.append(len(restaurants))
print('Rest', end=" : ")
# hospitals
hospitals = geocode('hospital', search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=50)
hospitals_count.append(len(hospitals))
print('Hosp', end =" : ")
# coffee shop
coffees = geocode('coffee', search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=50)
coffee_count.append(len(coffees))
print('Coffee', end=" : ")
# bars
bars = geocode('bar', search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=50)
bars_count.append(len(bars))
print('Bars', end=" : ")
# gas stations
gas = geocode('gas station', search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=50)
gas_count.append(len(gas))
print('Gas', end=" : ")
# shops
shops_service = geocode("",category='shops and service',
search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=50)
shops_service_count.append(len(shops_service))
print('Shops', end=" : ")
# travel & transport
transport = geocode("",category='travel and transport',
search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=50)
travel_transport_count.append(len(transport))
print("Travel", end =" : ")
# parks
parks = geocode("",category='parks and outdoors',
search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=50)
parks_count.append(len(parks))
print('Parks', end=" : ")
# education
education = geocode("",category='education', search_extent=prop_buffer.extent,
max_locations=50)
education_count.append(len(education))
print("Edu", end=" : ")
# get route
stops = [paddress, destination_address]
stops_geocoded = batch_geocode(stops)
stops_geocoded = [item['location'] for item in stops_geocoded]
stops_geocoded2 = '{},{};{},{}'.format(stops_geocoded[0]['x'],stops_geocoded[0]['y'],
stops_geocoded[1]['x'],stops_geocoded[1]['y'])
route_result = route_service.solve(stops_geocoded2, return_routes=True,
return_stops=False, return_directions=True,
impedance_attribute_name='TravelTime',
start_time=644511600000,
return_barriers=False, return_polygon_barriers=False,
return_polyline_barriers=False)
route_length.append(route_result['directions'][0]['summary']['totalLength'])
route_duration.append(route_result['directions'][0]['summary']['totalTime'])
print("Route")
count=0
for index, prop in prop_list_df.iterrows():
count+=1
print(str(count), end=": ")
# geocode the property
paddress = prop['ADDRESS'] + ", " + prop['CITY'] + ", " + prop['STATE']
prop_geom_fset = geocode(paddress, as_featureset=True)
print(prop['MLS'], end=" : ")
# create an envelope around each property
prop_geom = prop_geom_fset.features[0]
# create buffer of 5 miles
prop_buffer = buffer([prop_geom.geometry],
in_sr = 102100, buffer_sr=102100,
distances=0.05, unit=9001)[0]
prop_buffer_f = Feature(geometry=prop_buffer)
prop_buffer_fset = FeatureSet([prop_buffer_f])
# geocode for Groceries
groceries = geocode('groceries', search_extent=prop_buffer.extent,
max_locations=20, as_featureset=True)
groceries_count.append(len(groceries.features))
print('Groc', end=" : ")
# restaurants
restaurants = geocode('restaurant', search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=200)
restaurants_count.append(len(restaurants))
print('Rest', end=" : ")
# hospitals
hospitals = geocode('hospital', search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=50)
hospitals_count.append(len(hospitals))
print('Hosp', end =" : ")
# coffee shop
coffees = geocode('coffee', search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=50)
coffee_count.append(len(coffees))
print('Coffee', end=" : ")
# bars
bars = geocode('bar', search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=50)
bars_count.append(len(bars))
print('Bars', end=" : ")
# gas stations
gas = geocode('gas station', search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=50)
gas_count.append(len(gas))
print('Gas', end=" : ")
# shops
shops_service = geocode("",category='shops and service',
search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=50)
shops_service_count.append(len(shops_service))
print('Shops', end=" : ")
# travel & transport
transport = geocode("",category='travel and transport',
search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=50)
travel_transport_count.append(len(transport))
print("Travel", end =" : ")
# parks
parks = geocode("",category='parks and outdoors',
search_extent=prop_buffer.extent, max_locations=50)
parks_count.append(len(parks))
print('Parks', end=" : ")
# education
education = geocode("",category='education', search_extent=prop_buffer.extent,
max_locations=50)
education_count.append(len(education))
print("Edu", end=" : ")
# get route
stops = [paddress, destination_address]
stops_geocoded = batch_geocode(stops)
stops_geocoded = [item['location'] for item in stops_geocoded]
stops_geocoded2 = '{},{};{},{}'.format(stops_geocoded[0]['x'],stops_geocoded[0]['y'],
stops_geocoded[1]['x'],stops_geocoded[1]['y'])
route_result = route_service.solve(stops_geocoded2, return_routes=True,
return_stops=False, return_directions=True,
impedance_attribute_name='TravelTime',
start_time=644511600000,
return_barriers=False, return_polygon_barriers=False,
return_polyline_barriers=False)
route_length.append(route_result['directions'][0]['summary']['totalLength'])
route_duration.append(route_result['directions'][0]['summary']['totalTime'])
print("Route")
1: 18517652 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 2: 18465613 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 3: 18005102 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 4: 18216924 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 5: 18647164 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 6: 18229660 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 7: 18586790 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 8: 18314898 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 9: 18085278 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 10: 18406186 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 11: 18020972 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 12: 18283940 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 13: 18166839 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 14: 18390189 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 15: 18281614 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 16: 18159838 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 17: 18697929 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 18: 18184111 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 19: 18381383 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 20: 18036264 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 21: 18352241 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 22: 18415529 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 23: 18052500 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 24: 18615156 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 25: 18663618 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 26: 18524346 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 27: 18287995 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 28: 18496603 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 29: 18306005 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 30: 18017989 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 31: 18630734 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 32: 18362577 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 33: 18185462 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 34: 18525026 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 35: 18268485 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 36: 18077776 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 37: 18404645 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 38: 18543295 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 39: 18268007 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 40: 18565385 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 41: 18327093 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 42: 18300182 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 43: 18130222 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 44: 18390288 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 45: 18244519 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 46: 18533145 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 47: 18317832 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 48: 18625148 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 49: 18046552 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 50: 18613304 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 51: 18035240 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 52: 18170798 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 53: 18479918 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 54: 18134679 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 55: 18175979 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 56: 18489535 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 57: 18136667 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 58: 18330192 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 59: 18035177 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 60: 18117942 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 61: 18467170 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 62: 18021854 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 63: 18453150 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 64: 17228335 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 65: 18385412 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 66: 18303159 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 67: 18260962 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 68: 18077788 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 69: 1443106 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 70: 18363380 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 71: 18038013 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 72: 18592639 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 73: 18031108 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 74: 18529842 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 75: 18346063 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 76: 18058515 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 77: 18312442 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 78: 18062133 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 79: 18292112 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 80: 18021426 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 81: 18243995 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 82: 18225445 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 83: 18294835 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 84: 18036942 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 85: 18164206 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 86: 18112429 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 87: 18401204 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 88: 18185257 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 89: 18056844 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 90: 18158997 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 91: 18089346 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 92: 18432056 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 93: 18248238 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 94: 18042235 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 95: 18376736 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 96: 17468803 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 97: 18002685 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 98: 18609084 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 99: 18115705 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 100: 18197366 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 101: 18367807 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 102: 18289907 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 103: 1456193 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 104: 18047073 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 105: 18379344 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 106: 18487228 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 107: 18123653 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 108: 18310961 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 109: 18671543 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 110: 18384430 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 111: 18292179 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 112: 18545728 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 113: 18317933 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 114: 18131614 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 115: 18359207 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : Shops : Travel : Parks : Edu : Route 116: 18188909 : Groc : Rest : Hosp : Coffee : Bars : Gas : 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Feature engineer with access to amenities¶
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Out[29]:
| Unnamed: 0 | SALE TYPE | PROPERTY TYPE | ADDRESS | CITY | STATE | ZIP | PRICE | BEDS | BATHS | ... | hospitals_count | coffee_count | bars_count | gas_count | shops_count | travel_count | parks_count | edu_count | commute_length | commute_duration | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 618 | MLS Listing | Single Family Residential | 144 SE 191st Pl | Portland | OR | 97233.0 | 334900.0 | 4.0 | 2.5 | ... | 0 | 19 | 0 | 28 | 41 | 50 | 50 | 50 | 13.978589 | 25.621265 |
| 1 | 776 | MLS Listing | Single Family Residential | 20028 NE Hoyt St | Portland | OR | 97230.0 | 349950.0 | 3.0 | 2.5 | ... | 2 | 23 | 0 | 31 | 38 | 50 | 50 | 50 | 13.913465 | 24.726944 |
| 2 | 808 | MLS Listing | Single Family Residential | 711 SE 160th Ave | Portland | OR | 97233.0 | 358999.0 | 4.0 | 2.5 | ... | 0 | 16 | 0 | 34 | 47 | 50 | 50 | 50 | 14.644863 | 27.830024 |
| 3 | 881 | MLS Listing | Single Family Residential | 5536 SE 142nd Pl | Portland | OR | 97236.0 | 369800.0 | 4.0 | 2.5 | ... | 2 | 18 | 0 | 29 | 45 | 48 | 50 | 50 | 13.097669 | 25.943438 |
| 4 | 955 | MLS Listing | Single Family Residential | 15707 SE Flavel Dr | Portland | OR | 97236.0 | 379900.0 | 3.0 | 2.0 | ... | 0 | 13 | 0 | 17 | 44 | 10 | 50 | 41 | 14.254413 | 28.403598 |
5 rows × 36 columns
Plot the distribution of facility access¶
In [33]:
Copied!
prop_list_df.columns
prop_list_df.columns
Out[33]:
Index(['Unnamed: 0', 'SALE TYPE', 'PROPERTY TYPE', 'ADDRESS', 'CITY', 'STATE',
'ZIP', 'PRICE', 'BEDS', 'BATHS', 'LOCATION', 'SQUARE FEET', 'LOT SIZE',
'YEAR BUILT', 'DAYS ON MARKET', 'PRICE PER SQFT', 'HOA PER MONTH',
'STATUS', 'URL', 'SOURCE', 'MLS', 'LATITUDE', 'LONGITUDE', 'SHAPE',
'grocery_count', 'restaurant_count', 'hospitals_count', 'coffee_count',
'bars_count', 'gas_count', 'shops_count', 'travel_count', 'parks_count',
'edu_count', 'commute_length', 'commute_duration'],
dtype='object')
In [37]:
Copied!
facility_list = ['grocery_count', 'restaurant_count', 'hospitals_count', 'coffee_count',
'bars_count', 'gas_count', 'shops_count', 'travel_count', 'parks_count',
'edu_count', 'commute_length', 'commute_duration']
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facility_list = ['grocery_count', 'restaurant_count', 'hospitals_count', 'coffee_count',
'bars_count', 'gas_count', 'shops_count', 'travel_count', 'parks_count',
'edu_count', 'commute_length', 'commute_duration']
axes = prop_list_df[facility_list].hist(bins=25, layout=(3,4), figsize=(15,10))
From the histograms above, most houses don't have very many bars in 5 miles around them. The commute length and duration appears to be tightly clustered around the lower end of the spectrum. Most houses have at least 1 hospital or medical center near them and a large number of parks, restaurants, educational institutions.
Store to disk¶
In [30]:
Copied!
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prop_list_df.to_csv('resources/houses_facility_counts.csv')
prop_list_df.spatial.to_featureclass('resources/shp/houses_facility_counts.shp')
Out[30]:
'resources/shp/houses_facility_counts.shp'