import pandas as pd, numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from jupyterthemes import jtplot
import matplotlib as mpl
# onedork | grade3 | oceans16 | chesterish | monokai | solarizedl | solarizedd
#model data
df=pd.read_csv('ex/data/days-simulated-v2.tsv')
#target structure: activity, duration, activity, duration, ...
df.head()
day | |
---|---|
0 | 0,270,5,32,10,73,16,25,5,165,2,35,4,300,1,53,1... |
1 | 4,150,16,7,4,623,16,5,8,35,16,20,5,30,2,10,8,1... |
2 | 0,270,1,75,16,30,9,15,16,5,8,40,16,5,10,10,16,... |
3 | 0,240,1,60,10,50,16,5,5,55,2,32,16,8,10,10,16,... |
4 | 0,170,2,20,16,5,4,285,2,15,3,205,16,5,6,6,16,1... |
a=df.loc[430].values[0].split(',')
#activity sum duration (minues by day)
sum([int(a[i*2+1]) for i in range(len(a)/2)])
1440
df1=pd.read_csv('ex/1.csv')
df2=pd.read_csv('ex/2.csv')
df3=pd.read_csv('ex/3.csv')
df=pd.concat([df1,df2[1:],df3[1:]]) #no need for headers twice, df headers completely identical
#create weekday dataframe
hkoz=df[df.columns[9:489]].reset_index()
#create weekend dataframe
hetv=df[df.columns[489:969]].reset_index()
#create descriptive stats dataframe
desc=df[df.columns[969:]].reset_index()
#create survey metadata dataframe
time=df[df.columns[2:4]].reset_index()
#top 16 activity groups
activities=[['Alv\xc3\xa1s'],
['Zuhany / Mosd\xc3\xb3'],
['\xc3\x89tkez\xc3\xa9s', '\xc3\x89tterem/Vend\xc3\xa9gl\xc5\x91'],
[u'Munka (irodai)', 'Munka (k\xc3\xa9tkezi)'],
[u'Internet', u'Telefon/Chat/Facebook'],
['V\xc3\xa1s\xc3\xa1rl\xc3\xa1s'],
['Vall\xc3\xa1sgyakorl\xc3\xa1s','\xc3\x96nk\xc3\xa9ntess\xc3\xa9g'],
[u'TV/Film', u'Mozi'],
['Olvas\xc3\xa1s', '\xc3\x9ajs\xc3\xa1g/Keresztrejtv\xc3\xa9ny'],
['H\xc3\xa1zimunka/Gyerekfel\xc3\xbcgyelet'],
['Hivatalos elint\xc3\xa9znival\xc3\xb3k'],
[u'Sport', 'Edz\xc5\x91terem/Sz\xc3\xa9ps\xc3\xa9gszalon'],
['Egy\xc3\xa9b Hobby', 'PC j\xc3\xa1t\xc3\xa9k', 'Kert\xc3\xa9szked\xc3\xa9s/Bark\xc3\xa1csol\xc3\xa1s', 'Rokonl\xc3\xa1togat\xc3\xa1s', 'M\xc3\xa1s'],
['Tanul\xc3\xa1s', 'Mag\xc3\xa1n\xc3\xb3ra'],
['Sz\xc3\xb3rakoz\xc3\xb3hely/K\xc3\xa1v\xc3\xa9z\xc3\xb3/Pub'],
['S\xc3\xa9ta/Kutyas\xc3\xa9t\xc3\xa1ltat\xc3\xa1s', 'Term\xc3\xa9szet/Kir\xc3\xa1ndul\xc3\xa1s'],
['Utaz\xc3\xa1s/Vezet\xc3\xa9s']]
#bin activities into activity groups
actidict={}
for i in range(len(activities)):
for j in range(len(activities[i])):
actidict[activities[i][j]]=i
#binned activities into activity groups
for i in activities:
for j in i:
print j,
print
Alvás Zuhany / Mosdó Étkezés Étterem/Vendéglő Munka (irodai) Munka (kétkezi) Internet Telefon/Chat/Facebook Vásárlás Vallásgyakorlás Önkéntesség TV/Film Mozi Olvasás Újság/Keresztrejtvény Házimunka/Gyerekfelügyelet Hivatalos elintéznivalók Sport Edzőterem/Szépségszalon Egyéb Hobby PC játék Kertészkedés/Barkácsolás Rokonlátogatás Más Tanulás Magánóra Szórakozóhely/Kávézó/Pub Séta/Kutyasétáltatás Természet/Kirándulás Utazás/Vezetés
# run only once
hkoz.columns=hkoz.loc[0].values
hkoz=hkoz[1:].drop(0,axis=1)
hetv.columns=hetv.loc[0].values
hetv=hetv[1:].drop(0,axis=1)
#extract and linearize data from pandas dataframe
hkozdata={}
for i in hkoz.index:
index=hkoz.loc[i].index
values=hkoz.loc[i].values
helper=[]
for j in range(len(values)):
if str(values[j]).lower()!='nan':
helper.append(index[j])
hkozdata[i]=helper
#extract and linearize data from pandas dataframe
hetvdata={}
for i in hetv.index:
index=hetv.loc[i].index
values=hetv.loc[i].values
helper=[]
for j in range(len(values)):
if str(values[j]).lower()!='nan':
helper.append(index[j])
hetvdata[i]=helper
#create timematrix - timeslice:activity list
j=1
timematrix={}
for i in hkozdata[j]:
activity=i[:i.find('-')-1]
timeslice=i[i.find('-')+2:]
if timeslice not in timematrix:timematrix[timeslice]=[]
timematrix[timeslice].append(actidict[activity])
#create correct timeslice order to start day at 04:00
parseorder=np.roll(np.sort(timematrix.keys()),-2)
#create output list, with shared timeslots
output=[]
for k in range(len(parseorder)):
helper=timematrix[parseorder[k]]
np.random.shuffle(helper)
output.append(helper[:3]) #max 3 activities within 90 minutes, but create 3 randomized persons
print output
[[0], [0, 1], [13], [13], [13, 2], [13], [13], [13], [2, 7, 4], [13], [13], [4, 2, 12], [0], [0], [0], [0]]
#create output CSV list: activity, duration, activity, duration, ...
output2=[]
fixed=90 # survey 90 min timeslices are fixed
for k in range(len(output)):
for z in range(len(output[k])):
output2.append(output[k][z])
output2.append(fixed/(len(output[k])))
print output2
[0, 90, 0, 45, 1, 45, 13, 90, 13, 90, 13, 45, 2, 45, 13, 90, 13, 90, 13, 90, 2, 30, 7, 30, 4, 30, 13, 90, 13, 90, 4, 30, 2, 30, 12, 30, 0, 90, 0, 90, 0, 90, 0, 90]
#minutes in perfect day
sum([output2[i*2+1] for i in range(len(output2)/2)])
1440
#create output CSV list: activity, duration, activity, duration, ... including pruning
output2=[]
fixed=90 # survey 90 min timeslices are fixed
current=999
for k in range(len(output)):
for z in range(len(output[k])):
if output[k][z]!=current:
current=output[k][z]
output2.append(output[k][z])
output2.append(fixed/(len(output[k]))-10+int(np.random.uniform(20))) #randomize a bit better movement
else:
output2[-1]+=fixed/(len(output[k]))
print output2
[0, 140, 1, 48, 13, 234, 2, 50, 13, 272, 2, 24, 7, 30, 4, 33, 13, 173, 4, 34, 2, 24, 12, 26, 0, 351]
sum([output2[i*2+1] for i in range(len(output2)/2)])
1439
Parse all data
instances=2
#create timematrix - timeslice:activity list
output4=[]
for j in hkozdata:
timematrix={}
for i in hkozdata[j]:
activity=i[:i.find('-')-1]
timeslice=i[i.find('-')+2:]
if timeslice not in timematrix:timematrix[timeslice]=[]
timematrix[timeslice].append(actidict[activity])
#create correct timeslice order to start day at 04:00
parseorder=np.roll(np.sort(timematrix.keys()),-2)
#create output list, with shared timeslots
for x in range(instances): #create 3 randomized person-instances
output=[]
for k in range(len(parseorder)):
helper=timematrix[parseorder[k]]
np.random.shuffle(helper)
output.append(helper[:3]) #max 3 activities within 90 minutes, but create 3 randomized persons
#create output CSV list: activity, duration, activity, duration, ...
output2=[]
fixed=90 # survey 90 min timeslices are fixed
current=999
for k in range(len(output)):
for z in range(len(output[k])):
if output[k][z]!=current:
current=output[k][z]
output2.append(output[k][z])
output2.append(int(fixed*1.0/(len(output[k])))-10+int(np.random.uniform(20)))
else:
output2[-1]+=fixed/(len(output[k]))
output4.append(str(output2)[1:-1].replace(' ',''))
savedata=pd.DataFrame(output4)
savedata.columns=['day']
savedata.to_csv('hkoz.csv',index=False)
#create timematrix - timeslice:activity list
output5=[]
for j in hetvdata:
timematrix={}
for i in hetvdata[j]:
activity=i[:i.find('-')-1]
timeslice=i[i.find('-')+2:]
if timeslice not in timematrix:timematrix[timeslice]=[]
timematrix[timeslice].append(actidict[activity])
#create correct timeslice order to start day at 04:00
parseorder=np.roll(np.sort(timematrix.keys()),-2)
#create output list, with shared timeslots
for x in range(instances): #create 3 randomized person-instances
output=[]
for k in range(len(parseorder)):
helper=timematrix[parseorder[k]]
np.random.shuffle(helper)
output.append(helper[:3]) #max 3 activities within 90 minutes, but create 3 randomized persons
#create output CSV list: activity, duration, activity, duration, ...
output2=[]
fixed=90 # survey 90 min timeslices are fixed
current=999
for k in range(len(output)):
for z in range(len(output[k])):
if output[k][z]!=current:
current=output[k][z]
output2.append(output[k][z])
output2.append(int(fixed*1.0/(len(output[k])))-10+int(np.random.uniform(20)))
else:
output2[-1]+=fixed/(len(output[k]))
output5.append(str(output2)[1:-1].replace(' ',''))
savedata=pd.DataFrame(output5)
savedata.columns=['day']
savedata.to_csv('hetv.csv',index=False)
len(savedata)
532
Plots
colorsdict={
"0": "#e0d400",
"1": "#1c8af9",
"2": "#51BC05",
"3": "#FF7F00",
"4": "#DB32A4",
"5": "#00CDF8",
"6": "#E63B60",
"7": "#8E5649",
"8": "#68c99e",
"9": "#a477c8",
"10": "#5C76EC",
"11": "#E773C3",
"12": "#799fd2",
"13": "#038a6c",
"14": "#cc87fa",
"15": "#ee8e76",
"16": "#bbbbbb",
}
colors=[colorsdict[str(i)] for i in range(len(colorsdict))]
mdata=[]
mlen=[]
for k in range(len(output4)):
z=np.array(output4[k].split(',')).astype(int)
data=[]
for i in range(len(z)/2):
for j in range(z[i*2+1]):
data.append(z[i*2])
print len(data),
mdata.append(data)
mlen.append(len(data))
print
print np.average(mlen)
1428 1437 1120 1071 979 996 1332 1378 1374 1423 1411 1384 1405 1423 1403 1325 1472 1413 1415 1433 1365 1351 1397 1437 1416 1420 1465 1428 1416 1431 1456 1454 1500 1464 1493 1411 1431 1450 1444 1481 1481 1420 1396 1404 1433 1431 1430 1413 1424 1453 1423 1418 1452 1400 1443 1412 1460 1424 1436 1445 1467 1444 1441 1422 1454 1435 1430 1441 1359 1349 1346 1347 1407 1462 1479 1419 1497 1431 190 179 1436 1433 1425 1453 1444 1415 1349 1364 1368 1422 1428 1421 1427 1439 1417 1438 1473 1441 1432 1439 1328 1358 1472 1427 1492 1422 1248 1331 1419 1461 1370 1335 1115 1059 1456 1476 1404 1469 1478 1409 1459 1427 1278 1236 275 269 1347 1377 1436 1471 1421 1469 1443 1412 1455 1411 1411 1419 946 963 1363 1337 1329 1362 1421 1466 1428 1455 1413 1455 1483 1482 1418 1442 1475 1493 1447 1404 1411 1450 819 845 1413 1420 1450 1446 1415 1437 1440 1425 1356 1316 1456 1451 1417 1437 1395 1452 1437 1450 1284 1259 1390 1360 1363 1366 1466 1411 827 813 1350 1321 1449 1421 1422 1424 1414 1456 1443 1447 1406 1445 1258 1224 1187 1199 1435 1480 1447 1432 1448 1443 1384 1317 1452 1436 1443 1412 1460 1446 1442 1421 1439 1430 739 733 1414 1435 1061 1068 1358 1337 1442 1491 1416 1471 1354 1338 1441 1434 876 902 1438 1470 1154 1182 1386 1500 900 900 77 88 902 845 1423 1444 1438 1422 1001 979 1430 1449 1418 1426 1416 1511 1330 1383 1459 1483 1445 1473 806 823 1360 1333 1444 1426 85 93 1407 1453 1368 1343 1418 1458 839 815 1445 1438 1346 1327 1373 1323 1404 1467 1454 1435 1404 1424 1435 1400 1438 1425 998 1000 1434 1401 1456 1465 1256 1290 1476 1468 1447 1439 1428 1466 1454 1473 1458 1430 1333 1379 1487 1417 1363 1350 1448 1415 1416 1443 793 804 1384 1451 1442 1431 1423 1447 1284 1244 1223 1250 1403 1497 1343 1359 1448 1427 1334 1309 1425 1432 1396 1427 1441 1430 1328 1386 1433 1441 1448 1452 1399 1344 1289 1237 1411 1404 1466 1488 1470 1402 1448 1461 1452 1444 1348 1350 178 171 1466 1473 1450 1463 173 181 1477 1490 1408 1443 163 171 1451 1409 1440 1463 1465 1424 1440 1460 1448 1433 1319 1342 1344 1354 1127 1092 554 528 823 799 1444 1451 1453 1428 1487 1453 1451 1445 915 894 1445 1445 1469 1421 1451 1408 1448 1422 1424 1416 1188 1186 1432 1408 1448 1465 927 875 1192 1178 1466 1407 1491 1431 1277 1238 1409 1409 329 345 284 268 1477 1428 1267 1254 1074 1097 1467 1428 1428 1452 1441 1434 1404 1404 1474 1460 1457 1455 1416 1453 655 610 1478 1425 1438 1450 1273 1336 1015 970 1496 1442 1347 1369 921 936 1470 1439 1148 1244 1431 1457 1050 1091 1442 1460 1152 1154 1457 1466 301 275 1412 1448 1464 1445 1419 1449 1439 1476 1435 1437 1343 1348 1442 1473 1408 1464 189 183 1435 1422 1462 1464 1412 1424 1312.5281954887218
df=pd.DataFrame(mdata)
histdata=[]
for i in range(len(df.columns)):
a=np.histogram(df[df.columns[i]],bins=17,range=[-0.5,16.5],normed=True)
histdata.append(a[0])
df=pd.rolling_mean(pd.DataFrame(histdata),60,center=True)
C:\Anaconda2\lib\site-packages\ipykernel\__main__.py:6: FutureWarning: pd.rolling_mean is deprecated for DataFrame and will be removed in a future version, replace with DataFrame.rolling(window=60,center=True).mean()
fig,ax=plt.subplots(1,1,figsize=(5,6))
df.plot(legend=False,ax=ax,lw=3,alpha=0.8,color=colors)
plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'None'
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'None'
#plt.axis('off')
plt.xlim(0,1440)
ax.set_xticks([0,180,360,540,720,900,1080,1260,1440])
ax.set_xticks([60,240,420,600,780,960,1140,1320])
ax.set_xticklabels(["05:00","08:00","11:00","14:00","17:00","20:00","23:00","02:00"],fontsize=11)
ax.spines['bottom'].set_color('#777777')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['left'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.xaxis.label.set_color('#777777')
ax.tick_params(axis='x', colors='#777777')
fig.tight_layout()
ax.get_yaxis().set_visible(False)
plt.savefig('hkoz3.png',facecolor='None',edgecolor='None')
plt.show()
time['sd']=pd.to_datetime(time['Start Date'])
time['ed']=pd.to_datetime(time['End Date'])
jtplot.style(theme='onedork',fscale=1.1, spines=False, grid=False, )
fig,ax=plt.subplots(1,1,figsize=(6,4))
plt.hist([(time['ed'].sub(time['sd'], axis=0))[1:][i].total_seconds()/60.0 for i in range(1,len(time))],
range=[0,20],bins=range(20),normed=True,color='#ffcc00',alpha=0.8)
plt.xlabel(u"Kérdõív kitöltési ideje (perc)")
plt.ylabel(u"Válaszadók száazléka (%)")
plt.title(u"A kérdõívre 7-8 percet szántatok")
def mjrFormatter(x, pos):
return str(int(x*100))
ax = plt.gca()
ax.yaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.FuncFormatter(mjrFormatter))
act_codes = [
{"index": "15", "short": u"Kutya", "desc": u"Sétáltatás | Természet"},
{"index": "3", "short": u"Meló", "desc": u"Munka (irodai | kétkezi)"},
{"index": "7", "short": u"TV", "desc": u"TV | Film | Mozi"},
{"index": "5", "short": u"Vásárlás", "desc": u"Vásárlás | Mall"},
{"index": "6", "short": u"Áhítat", "desc": u"Vallásgyakorlás | Önkéntesség"},
{"index": "4", "short": u"Net", "desc": u"Internet | Telefon | Facebook"},
{"index": "1", "short": u"Zuhany", "desc": u"Zuhany | Mosdó"},
{"index": "8", "short": u"Olvasás", "desc": u"Könyv | Újság | Keresztrejtvény"},
{"index": "9", "short": u"Otthon", "desc": u"Házimunka | Gyerekfelügyelet"},
{"index": "0", "short": u"Szundi", "desc": u"Alvás"},
{"index": "11", "short": u"Sport", "desc": u"Edzés | Edzőterem | Szaladás"},
{"index": "12", "short": u"Hobby", "desc": u"Kertészkedés | Barkácsolás | Rokonok"},
{"index": "2", "short": u"Kaja", "desc": u"Étkezés | Étterem"},
{"index": "14", "short": u"Sör", "desc": u"Kávézó | Pub | Szórakozóhely"},
{"index": "13", "short": u"Suli", "desc": u"Tanulás | Magánóra"},
{"index": "10", "short": u"Hivatal", "desc": u"Hivatalos elintéznivalók"},
{"index": "16", "short": u"Úton", "desc": u"Utazás | Vezetés"},
]
labels={i['index']:i['short'] for i in act_codes}
df.columns
RangeIndex(start=0, stop=17, step=1)
jtplot.style(theme='onedork',fscale=1.1, spines=False, grid=False, )
fig,ax=plt.subplots(1,1,figsize=(6,4))
for i in df.columns:
plt.plot(df[i],label=labels[str(i)],color=colors[i],alpha=0.9,lw=2)
plt.xlim(0,1440)
ax.set_xticks([60,240,420,600,780,960,1140,1320])
ax.set_xticklabels(["05:00","08:00","11:00","14:00","17:00","20:00","23:00","02:00"],fontsize=11)
#plt.xlabel(u"Kérdõív kitöltési ideje (perc)")
plt.ylabel(u"Tevékenységek eloszlása (%)")
plt.title(u"Egy átlagos erdélyi hétköznap rutinja")
def mjrFormatter(x, pos):
return str(int(x*100))
ax = plt.gca()
ax.yaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.FuncFormatter(mjrFormatter))
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.25, 1.05),fontsize=9)
plt.show()
jtplot.style(theme='onedork',fscale=1.1, spines=False, grid=False, )
fig,ax=plt.subplots(1,1,figsize=(6,4))
toplot=[]
tolabel=[]
for i in df.columns[::-1]:
toplot.append(df[i])
tolabel.append(labels[str(i)])
plt.stackplot(df.index,toplot,colors=colors[::-1],alpha=0.9,labels=tolabel)
plt.xlim(0,1440)
plt.ylim(0,1)
ax.set_xticks([60,240,420,600,780,960,1140,1320])
ax.set_xticklabels(["05:00","08:00","11:00","14:00","17:00","20:00","23:00","02:00"],fontsize=11)
#plt.xlabel(u"Kérdõív kitöltési ideje (perc)")
plt.ylabel(u"Tevékenységek eloszlása (%)")
plt.title(u"Egy átlagos erdélyi hétköznap rutinja")
def mjrFormatter(x, pos):
return str(int(x*100))
ax = plt.gca()
ax.yaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.FuncFormatter(mjrFormatter))
ax.legend()
#reverse legend order
handles, labls = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(handles[::-1], labls[::-1], bbox_to_anchor=(1.25, 1.05),fontsize=9)
plt.show()
desc
index | Ha MÁS-t is ikszeltél a kérdéseknél, itt leírhatod mire gondoltál (opcionális) | Életkor | Nem | Környezet | Megjegyzések | |
---|---|---|---|---|---|---|
0 | 0 | Open-Ended Response | Response | Response | Response | Open-Ended Response |
1 | 1 | NaN | 18-25 | Férfi | Vidék (Románia) | NaN |
2 | 2 | NaN | 18-25 | Nő | Vidék (Románia) | NaN |
3 | 3 | NaN | 18-25 | Nő | Vidék (Románia) | NaN |
4 | 4 | NaN | 25-35 | Férfi | Kisváros (Románia) | NaN |
5 | 5 | NaN | 18-25 | Férfi | Nem szeretném megadni | A környezet változó lévén,hogy egyetemista vag... |
6 | 6 | NaN | 25-35 | Férfi | Kisváros (Románia) | NaN |
7 | 7 | NaN | 45-55 | Férfi | Vidék (Románia) | NaN |
8 | 8 | NaN | 25-35 | Férfi | Külföld | NaN |
9 | 9 | NaN | 25-35 | Férfi | Kisváros (Románia) | NaN |
10 | 10 | NaN | 35-45 | Férfi | Magyarország | NaN |
11 | 11 | NaN | 25-35 | Nő | Kisváros (Románia) | NaN |
12 | 12 | NaN | 25-35 | Nő | Nagyváros (Románia, 100.000-nél több lakos) | NaN |
13 | 13 | NaN | 35-45 | Nő | Magyarország | NaN |
14 | 14 | NaN | 45-55 | Férfi | Kisváros (Románia) | NaN |
15 | 15 | NaN | 35-45 | Férfi | Kisváros (Románia) | NaN |
16 | 16 | NaN | <18 | Nő | Nagyváros (Románia, 100.000-nél több lakos) | NaN |
17 | 17 | NaN | 35-45 | Férfi | Magyarország | NaN |
18 | 18 | NaN | 35-45 | Nő | Kisváros (Románia) | NaN |
19 | 19 | NaN | 35-45 | Nő | Vidék (Románia) | NaN |
20 | 20 | NaN | 45-55 | Nő | Kisváros (Románia) | Nehézkes a kitöltés és nem 7 perc volt: jó len... |
21 | 21 | NaN | 18-25 | Nő | Nagyváros (Románia, 100.000-nél több lakos) | NaN |
22 | 22 | NaN | 25-35 | Férfi | Kisváros (Románia) | NaN |
23 | 23 | együttlét barátokkal, közösségekben; kulturáli... | 55-65 | Nő | Kisváros (Románia) | Szerintem a kulturális eseményeken való részvé... |
24 | 24 | NaN | 18-25 | Nő | Nagyváros (Románia, 100.000-nél több lakos) | NaN |
25 | 25 | NaN | 18-25 | Nő | Magyarország | NaN |
26 | 26 | NaN | 25-35 | Férfi | Külföld | NaN |
27 | 1 | NaN | 25-35 | Nő | Nagyváros (Románia, 100.000-nél több lakos) | NaN |
28 | 2 | NaN | 55-65 | NaN | Kisváros (Románia) | NaN |
29 | 3 | NaN | 55-65 | NaN | Kisváros (Románia) | NaN |
... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
237 | 68 | NaN | 25-35 | Férfi | Kisváros (Románia) | NaN |
238 | 69 | NaN | 35-45 | Nő | Kisváros (Románia) | NaN |
239 | 70 | NaN | 55-65 | Nő | Kisváros (Románia) | NaN |
240 | 71 | NaN | 25-35 | Férfi | Nagyváros (Románia, 100.000-nél több lakos) | NaN |
241 | 72 | NaN | 45-55 | Férfi | Magyarország | NaN |
242 | 73 | NaN | 25-35 | NaN | Vidék (Románia) | NaN |
243 | 74 | NaN | 55-65 | Nő | Kisváros (Románia) | NaN |
244 | 75 | NaN | 25-35 | Férfi | Vidék (Románia) | NaN |
245 | 76 | NaN | 35-45 | Nő | Kisváros (Románia) | NaN |
246 | 77 | NaN | 45-55 | Nő | Kisváros (Románia) | NaN |
247 | 78 | NaN | 55-65 | Nő | Kisváros (Románia) | NaN |
248 | 79 | NaN | 25-35 | Férfi | Kisváros (Románia) | NaN |
249 | 80 | NaN | 25-35 | Férfi | Nagyváros (Románia, 100.000-nél több lakos) | NaN |
250 | 81 | NaN | 35-45 | Férfi | Nagyváros (Románia, 100.000-nél több lakos) | Nem vagyok Szekely es nem Romaniaban elek...ha... |
251 | 82 | NaN | 18-25 | Férfi | Magyarország | NaN |
252 | 83 | NaN | 25-35 | Férfi | Külföld | NaN |
253 | 84 | NaN | 35-45 | Férfi | Kisváros (Románia) | NaN |
254 | 85 | NaN | 45-55 | Férfi | Kisváros (Románia) | NaN |
255 | 86 | NaN | 18-25 | Férfi | Vidék (Románia) | NaN |
256 | 87 | NaN | 25-35 | Férfi | Kisváros (Románia) | NaN |
257 | 88 | NaN | 25-35 | Férfi | Nagyváros (Románia, 100.000-nél több lakos) | NaN |
258 | 89 | NaN | 25-35 | Nő | Magyarország | NaN |
259 | 90 | NaN | 18-25 | Férfi | Külföld | NaN |
260 | 91 | NaN | 18-25 | Férfi | Nagyváros (Románia, 100.000-nél több lakos) | NaN |
261 | 92 | NaN | 18-25 | Férfi | Vidék (Románia) | NaN |
262 | 93 | NaN | 25-35 | Férfi | Nagyváros (Románia, 100.000-nél több lakos) | NaN |
263 | 94 | NaN | 25-35 | Nő | Külföld | NaN |
264 | 95 | NaN | 25-35 | Nő | Magyarország | NaN |
265 | 96 | NaN | 25-35 | Férfi | Külföld | NaN |
266 | 97 | NaN | 25-35 | Férfi | Külföld | NaN |
267 rows × 6 columns