{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Домашнее Задание №1\n",
    "Шестаков А.В. Майнор по анализу данных 2016"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<hr\\>\n",
    "**Общая информация**\n",
    "\n",
    "**Срок сдачи:** 2 февраля 2016 <br\\>\n",
    "**Штраф за опоздание:** -0.5 за каждый день\n",
    "\n",
    "При отправлении ДЗ на почту указывайте фамилию в названии файла, а тему письма оформляйте в следующем виде: <br\\>\n",
    "** [Майнор ИАД 2016] *{Фамилия}* *{Имя}* ДЗ*{Номер}* **<br\\>\n",
    "\n",
    "\n",
    "Сопровождайте ваш код изображеними, комментариями и выводами. <br\\>\n",
    "Иммейте ввиду, что на некоторые задачи нет единственного верного и полного ответа. Чем больше информации вы сможете извлечь, аргументированных выводов сформулировать, тем лучше.\n",
    "\n",
    "Используйте данный Ipython Notebook при оформлении домашнего задания.\n",
    "<hr\\>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 1. Воздушные перевозки (с семинара)\n",
    "\n",
    "Скачайте и распакуте следующий [архив](http://stat-computing.org/dataexpo/2009/2008.csv.bz2). Описание полей таблицы дано [здесь](http://www.transtats.bts.gov/Fields.asp?Table_ID=236).\n",
    "\n",
    "Данные должны содержать перелеты воздушных судов в 2008 году (вероятно в США)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Задание 1:** Рассчитать топ-10 массовых перевозчиков."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Your code here..\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Задание 2:** Построить распределение причин отмены рейсов"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Your code here..\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Задание 3:** Найти самый популярный маршрут, выдать статистику по данному маршруту."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Your code here..\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Задание 4:** Найти топ-5 рейсов по каждому из типов delay. Каким перевозчикам они принадлежат?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Your code here..\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Задание 5:** Определить, как распределено количество рейсов от времени дня?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Your code here..\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Задание 6:** Определить \"сезонность\" во временных рядах по количеству вылетов на каждый день."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Your code here..\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 2. Продолжаем изучать Pandas"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Ввиду ограниченности времени, мы не успеваем рассмотреть всё на семинарах. Поэтому часть работы ложится на вас..\n",
    "\n",
    "Загрузите две csv таблицы [отсюда](https://github.com/emorisse/FBI-Hate-Crime-Statistics) и импортируйте через Pandas. В них содержатся агрегированные данные по различным организациям\\городам США, содержащие количество обращений по тем или иным случаям нарушения закона. В одной таблице (table13.csv) перечислены управления, которые сообщали об этих случаях, в другой - которые не сообщали.\n",
    "\n",
    "**Задание 1:** Изучите документации для методов `unique_values`, `isin`. С помощью этой функции, определите, содержатся ли в двух таблицах одни и те же штаты."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Your code here..\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Задание 2:** Изучите документации для методов `append`, `merge` и `concat`. Совместите две таблицы в одну."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Your code here..\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Задание 3:** Изучите документации для методов `drop_dublicates` и `dropna`. Используйте метод `dropna` для очистки большой таблицы от пропусков. Что произошло? Почему? Исправьте таблицы, чтобы получить корректный ответ."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Your code here..\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Задание 4:** Изучите документации для методов `set_index`, `reset_index` и `pivot_table`. Проиндексируйте общую таблицу по переменным State и Agency Type (одновременно). У вас должен появиться *мультииндекс*."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Your code here..\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Задание 5:** В Pandas можно идерировать по DataFrame! Ищучите документации для методов `iteritems`, `iterrows`, а так же посмотрите, как можно итерировать по сгруппированным DataFrame'ам. Выделите подтаблицу, состаящую из данных по 3 произвольным штатам и сгруппируйте её по переменным State и Agency Type. С помощью изученных методов (то есть итеративно) выведите суммарную популяцию по каждой паре <Штат>-<Тип>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Your code here..\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 2",
   "language": "python",
   "name": "python2"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 2
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython2",
   "version": "2.7.11"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 0
}