In [1]:
import pandas as pd
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
/Users/andi/.local/share/virtualenvs/ImmoSpider-M0SYrQN4/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py:219: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88
  return f(*args, **kwds)
/Users/andi/.local/share/virtualenvs/ImmoSpider-M0SYrQN4/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py:219: RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 88
  return f(*args, **kwds)
In [2]:
%matplotlib inline
In [3]:
df = pd.read_csv('apartments.csv')
len(df)
Out[3]:
3303
In [4]:
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3303 entries, 0 to 3302
Data columns (total 22 columns):
address         2758 non-null object
balcony         3303 non-null bool
city            3303 non-null object
contact_name    2631 non-null object
district        3303 non-null object
extra_costs     3303 non-null float64
garden          3303 non-null bool
immo_id         3303 non-null int64
kitchen         3303 non-null bool
lat             2721 non-null float64
lng             2721 non-null float64
media_count     3303 non-null int64
private         3303 non-null bool
rent            3303 non-null float64
rooms           3303 non-null float64
sqm             3303 non-null float64
time_dest       0 non-null float64
time_dest2      0 non-null float64
time_dest3      0 non-null float64
title           3303 non-null object
url             3303 non-null object
zip_code        3303 non-null int64
dtypes: bool(4), float64(9), int64(3), object(6)
memory usage: 477.5+ KB
In [5]:
df.head()
Out[5]:
address balcony city contact_name district extra_costs garden immo_id kitchen lat ... private rent rooms sqm time_dest time_dest2 time_dest3 title url zip_code
0 Tino-Schwierzina-Straße 30 False Berlin Steffi Kleist Heinersdorf (Weißensee) 150.00 False 98492706 True 52.56096 ... False 465.00 1.0 21.00 NaN NaN NaN Modernes und ruhiges Wohnen für Studenten und ... https://www.immobilienscout24.de/expose/98492706 13089
1 Fürstenbergerstraße 1 True Berlin Bastian Schätzle Mitte (Mitte) 140.00 True 106360706 True 52.53709 ... False 590.00 4.0 15.00 NaN NaN NaN Grand Room // Hochwertiges Co-Living - fully f... https://www.immobilienscout24.de/expose/106360706 10435
2 Klara Franke Straße 12 True Berlin Bastian Schätzle Tiergarten (Tiergarten) 140.00 True 106362652 True NaN ... False 590.00 4.0 15.00 NaN NaN NaN Grand Room // Hochwertiges Co-Living - fully f... https://www.immobilienscout24.de/expose/106362652 10557
3 Otto-Franke-Str. 66 True Berlin Vermietungsteam Nipkowstraße Adlershof (Treptow) 139.38 False 102268699 False 52.43390 ... False 760.60 2.0 60.60 NaN NaN NaN Erstmieter einer schönen DG-Wohnung in Adlershof https://www.immobilienscout24.de/expose/102268699 12489
4 Voßstr. 27 False Berlin Franziska Rode Mitte (Mitte) 327.69 True 106379605 True 52.51088 ... False 1310.76 2.0 72.82 NaN NaN NaN Stilvolles 2-Zimmer-Cityapartment mit großzügi... https://www.immobilienscout24.de/expose/106379605 10117

5 rows × 22 columns

Data Cleaning

In [6]:
df.immo_id = df.immo_id.astype(str)
df.zip_code = df.zip_code.astype(str)
df2=df.drop(columns=["time_dest", "time_dest2", "time_dest3"])
df2.describe()
Out[6]:
extra_costs lat lng media_count rent rooms sqm
count 3303.000000 2721.000000 2721.000000 3303.000000 3303.000000 3303.000000 3303.000000
mean 228.565970 52.508997 13.393483 11.640630 1131.125213 2.570666 82.514342
std 145.439447 0.045207 0.103439 7.596072 847.670547 1.151876 45.851243
min 0.000000 52.376040 13.127430 0.000000 176.520000 1.000000 6.000000
25% 140.000000 52.481330 13.330310 7.000000 602.810000 2.000000 55.000000
50% 199.330000 52.510890 13.388810 10.000000 900.000000 2.000000 72.000000
75% 279.000000 52.538840 13.452290 15.000000 1398.500000 3.000000 99.660000
max 1750.000000 52.645320 13.667430 88.000000 15000.000000 11.000000 482.000000

Interesting statistics

Providers with most apartment offers

In [7]:
df2.groupby("contact_name").size().sort_values(ascending=False)
Out[7]:
contact_name
Engel & Völkers Berlin Mitte                         66
BIDDEX IMMOBILIEN                                    45
Telefonist ADEN Immo                                 42
Bastian Schätzle                                     30
Manuela von Mallinckrodt                             29
Vermietungsteam Stadthaus Verwaltungsgesellschaft    29
Nadin Güner                                          26
Sandy Ecke                                           22
Michael Berndt                                       22
Seraphina Behrens                                    21
Sandra Linke                                         20
Isabelle Weihe                                       19
Jürgen Schmidt                                       19
Ihr Makler in Berlin!                                19
Benjamin Nudelmann                                   19
Jörg-M. Meier                                        18
Nancy  Luftmann / Eastside                           18
Konstanze Mühlbach                                   18
Kim Barber                                           17
EuV Residential Berlin GmbH                          17
Vermietungsbüro "Grüne Mitte"                        16
Alexandra Nepomnyashcha                              16
Melanie Ritschel                                     16
Kübler Selectra Kübler GmbH Berlin                   16
Thomas Voss                                          15
Daniel Kerem                                         14
Gido Werner                                          13
Thomas Brachmann                                     13
Ivonne Hartung                                       12
Steffen Pauluth                                      12
                                                     ..
Marion Balscheit                                      1
Mario Kiel                                            1
Matthias Jeserich                                     1
Matthias Sättler                                      1
Matthias Wedel                                        1
Max M. Osterhorn                                      1
Miles Kuban                                           1
Mike Gärtner                                          1
Mike Buchheim                                         1
Michaela Lubitz                                       1
Michaela  Prasdorf                                    1
Michael Werner                                        1
Michael Strangmeier                                   1
Michael Röder                                         1
Michael Pieczinski                                    1
Michael Mitulla                                       1
Michael Köpper                                        1
Michael Korovay                                       1
Michael Kleeß                                         1
Michael Kaden                                         1
Michael Holzleiter                                    1
Michael Frassek                                       1
Michael Dall                                          1
Michael Bolz                                          1
Micaela Taube                                         1
Melanie M.                                            1
Melanie Hartwig                                       1
Meike Rebak                                           1
Max Michels                                           1
  Angebot                                             1
Length: 1100, dtype: int64

Districts with most apartment offers

In [8]:
df2.groupby("district").size().sort_values(ascending=False)
Out[8]:
district
Mitte (Mitte)                              319
Friedrichshain (Friedrichshain)            250
Charlottenburg (Charlottenburg)            232
Tiergarten (Tiergarten)                    210
Spandau (Spandau)                          158
Prenzlauer Berg (Prenzlauer Berg)          135
Wedding (Wedding)                          121
Neukölln (Neukölln)                        116
Schöneberg (Schöneberg)                    115
Wilmersdorf (Wilmersdorf)                  112
Kreuzberg (Kreuzberg)                      103
Reinickendorf (Reinickendorf)               84
Hellersdorf (Hellersdorf)                   74
Köpenick (Köpenick)                         74
Lichterfelde (Steglitz)                     63
Weißensee (Weißensee)                       58
Steglitz (Steglitz)                         48
Pankow (Pankow)                             48
Lichtenberg (Lichtenberg)                   46
Britz (Neukölln)                            41
Staaken (Spandau)                           38
Adlershof (Treptow)                         37
Zehlendorf (Zehlendorf)                     36
Oberschöneweide (Köpenick)                  34
Friedrichsfelde (Lichtenberg)               33
Niederschönhausen (Pankow)                  33
Biesdorf (Marzahn)                          32
Johannisthal (Treptow)                      28
Alt-Hohenschönhausen (Hohenschönhausen)     28
Marienfelde (Tempelhof)                     28
                                          ... 
Altglienicke (Treptow)                      16
Wittenau (Reinickendorf)                    14
Mahlsdorf (Hellersdorf)                     13
Neu-Hohenschönhausen (Hohenschönhausen)     13
Kaulsdorf (Hellersdorf)                     12
Rosenthal (Pankow)                          12
Grünau (Köpenick)                           12
Französisch Buchholz (Pankow)               11
Frohnau (Reinickendorf)                     11
Friedrichshagen (Köpenick)                  11
Hermsdorf (Reinickendorf)                   11
Heinersdorf (Weißensee)                      9
Wannsee (Zehlendorf)                         9
Nikolassee (Zehlendorf)                      9
Buch (Pankow)                                8
Rudow (Neukölln)                             8
Siemensstadt (Spandau)                       8
Treptow (Treptow)                            7
Plänterwald (Treptow)                        6
Kladow (Spandau)                             6
Karow (Weißensee)                            5
Gatow (Spandau)                              4
Haselhorst (Spandau)                         4
Heiligensee (Reinickendorf)                  4
Bohnsdorf (Treptow)                          4
Müggelheim (Köpenick)                        4
Schmöckwitz (Köpenick)                       2
Lübars (Reinickendorf)                       2
Konradshöhe (Reinickendorf)                  1
Malchow (Hohenschönhausen)                   1
Length: 75, dtype: int64
In [9]:
df3=df2[(df2.rent<2000) & (df2.sqm<200)]
len(df3)
Out[9]:
2993
In [10]:
df3.plot(x="sqm", y="rent", c="rooms", kind="scatter", colormap=cm.Set1, figsize=(15,10))
Out[10]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x112b30630>
In [11]:
df3.plot(x="lng", y="lat", c="rent", kind="scatter", figsize=(15,10), colormap=cm.Blues)
Out[11]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x114cd0400>
In [12]:
df3.hist(bins=20,figsize=(15,10), column=["extra_costs","lat","lng","media_count","rent","rooms","sqm"])
Out[12]:
array([[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x114e204e0>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x114e4c518>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x114eb2ba8>],
       [<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x114ee61d0>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x114f0c860>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x114f0c898>],
       [<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x114f665c0>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x114f8fc50>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x114fc1320>]],
      dtype=object)
In [13]:
corr=df3.corr()
In [14]:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,10)) 
sns.heatmap(corr, 
        xticklabels=corr.columns,
        yticklabels=corr.columns, center=0.0, 
            cmap=sns.diverging_palette(5, 250, as_cmap=True), annot=True, fmt=".2f", ax=ax)
Out[14]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1151b9f98>
In [15]:
df4=df3.dropna()
sns.pairplot(df4, vars=["sqm","rooms","rent","media_count", "extra_costs"], kind="reg")
/Users/andi/.local/share/virtualenvs/ImmoSpider-M0SYrQN4/lib/python3.6/site-packages/scipy/stats/stats.py:1713: FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`. In the future this will be interpreted as an array index, `arr[np.array(seq)]`, which will result either in an error or a different result.
  return np.add.reduce(sorted[indexer] * weights, axis=axis) / sumval
Out[15]:
<seaborn.axisgrid.PairGrid at 0x11517df98>
In [16]:
import numpy as np
from sklearn import linear_model
from sklearn.metrics import r2_score
In [17]:
# One-hot encoding of zip_codes
hot_zip = pd.get_dummies(df3.zip_code)
df3.balcony = df3.balcony.astype(int)
df3.garden = df3.garden.astype(int)
df3.kitchen = df3.kitchen.astype(int)
df3.private = df3.private.astype(int)
/Users/andi/.local/share/virtualenvs/ImmoSpider-M0SYrQN4/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/generic.py:4405: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  self[name] = value
In [18]:
X = pd.concat((df3[["sqm","rooms","balcony","garden","kitchen","private"]], hot_zip), axis=1)
y = df3[["rent"]]
In [19]:
X.head()
Out[19]:
sqm rooms balcony garden kitchen private 10115 10117 10119 10178 ... 14129 14163 14165 14167 14169 14193 14195 14197 14199 37127
0 21.00 1.0 0 0 1 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 15.00 4.0 1 1 1 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 15.00 4.0 1 1 1 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 60.60 2.0 1 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 72.82 2.0 0 1 1 0 0 1 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 rows × 197 columns

In [20]:
# a simple linear model doesn't perform too well
simple = linear_model.LinearRegression()
simple.fit(X,y)
y_pred = simple.predict(X)
r2_score(y, y_pred)
/Users/andi/.local/share/virtualenvs/ImmoSpider-M0SYrQN4/lib/python3.6/site-packages/sklearn/linear_model/base.py:509: RuntimeWarning: internal gelsd driver lwork query error, required iwork dimension not returned. This is likely the result of LAPACK bug 0038, fixed in LAPACK 3.2.2 (released July 21, 2010). Falling back to 'gelss' driver.
  linalg.lstsq(X, y)
Out[20]:
0.8182016113735852
In [21]:
# Robustly fit linear model with RANSAC (RANdom SAmple Consensus) algorithm 
regressor = linear_model.RANSACRegressor(linear_model.LinearRegression())
In [22]:
regressor.fit(X,y)
Out[22]:
RANSACRegressor(base_estimator=LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False),
        is_data_valid=None, is_model_valid=None, loss='absolute_loss',
        max_skips=inf, max_trials=100, min_samples=None, random_state=None,
        residual_metric=None, residual_threshold=None, stop_n_inliers=inf,
        stop_probability=0.99, stop_score=inf)
In [23]:
inlier_mask = regressor.inlier_mask_
outlier_mask = np.logical_not(inlier_mask)
print(u'%.1f%% der Wohnungen als Ausreißer identifiziert' % (sum(outlier_mask)*100.0/(sum(outlier_mask)+sum(inlier_mask))))
16.6% der Wohnungen als Ausreißer identifiziert
In [24]:
y_pred = regressor.predict(X)
df3["rent_predicted"] = y_pred
/Users/andi/.local/share/virtualenvs/ImmoSpider-M0SYrQN4/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:2: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  
In [25]:
r2_ransac = r2_score(y[inlier_mask], y_pred[inlier_mask])
In [45]:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,10)) 
sns.regplot(df3['rent'][inlier_mask],
            df3['rent_predicted'][inlier_mask])
plt.scatter(df3['rent'][outlier_mask],
            df3['rent_predicted'][outlier_mask],
            alpha=0.4,
            c='r')

plt.title('Prediction of rent for apartments in Berlin\n(zip_code, rooms, sqm)')
plt.text(250, 2000, r'$R^2=%.2f$' % r2_ransac)
plt.tight_layout()
# plt.savefig('LinReg-rent-apartment.png', dpi=150)
/Users/andi/.local/share/virtualenvs/ImmoSpider-M0SYrQN4/lib/python3.6/site-packages/scipy/stats/stats.py:1713: FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`. In the future this will be interpreted as an array index, `arr[np.array(seq)]`, which will result either in an error or a different result.
  return np.add.reduce(sorted[indexer] * weights, axis=axis) / sumval
In [27]:
df3["rent_error"] = df3["rent"] - df3["rent_predicted"]
/Users/andi/.local/share/virtualenvs/ImmoSpider-M0SYrQN4/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  """Entry point for launching an IPython kernel.
In [28]:
top = df3.sort_values("rent_error")
In [29]:
top[top["district"].str.contains("Zehlendorf")]
Out[29]:
address balcony city contact_name district extra_costs garden immo_id kitchen lat ... media_count private rent rooms sqm title url zip_code rent_predicted rent_error
1837 NaN 0 Berlin Philipp Vormeier Zehlendorf (Zehlendorf) 240.00 1 106200307 1 NaN ... 13 1 950.00 4.0 105.00 Ruhige Wohnung in Berlin, Zehlendorf https://www.immobilienscout24.de/expose/106200307 14167 1305.954371 -355.954371
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3127 Von-der-Trenck-Straße 3 1 Berlin Wohnbau Service Bonn GmbH Service Team Nikolassee (Zehlendorf) 182.17 0 90729049 1 52.42164 ... 6 0 451.83 1.5 56.62 Wohnen in der Natur! WBS erforderlich! Einbauk... https://www.immobilienscout24.de/expose/90729049 14129 494.993166 -43.163166
2463 Taylorstr. 15 0 Berlin Stephanie Schulze Dahlem (Zehlendorf) 291.39 0 105476421 0 52.45541 ... 8 0 961.92 3.0 88.10 Erstbezug nach Sanierung in Dahlem! https://www.immobilienscout24.de/expose/105476421 14195 993.251165 -31.331165
1207 Dahlemer Weg 223 1 Berlin Möller Nadine Zehlendorf (Zehlendorf) 245.00 0 106484356 0 52.41593 ... 9 0 780.00 3.0 70.96 3-Zi-Whg. am Heinrich-Laehr-Park - Besichtigun... https://www.immobilienscout24.de/expose/106484356 14167 806.508627 -26.508627
3079 Königin-Luise-Str 5 1 Berlin NaN Dahlem (Zehlendorf) 99.00 0 94637855 1 52.45919 ... 9 0 460.00 1.0 28.55 1-Zimmer-Appartement - bevorzugt für Studenten... https://www.immobilienscout24.de/expose/94637855 14195 483.045506 -23.045506
1248 Breitensteinweg 10 1 Berlin Julia Ziglowski Zehlendorf (Zehlendorf) 120.00 0 106460055 0 52.41127 ... 5 0 521.54 2.0 49.67 Sonnenbalkon + Wohnküche, das passt! https://www.immobilienscout24.de/expose/106460055 14165 535.663953 -14.123953
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2744 Podbielskiallee 40 1 Berlin Claudia von Zitzewitz Dahlem (Zehlendorf) 450.00 1 104558120 1 52.46592 ... 12 0 1475.37 3.0 118.30 3 - Zimmer Wohnung mit Südterrasse in bester L... https://www.immobilienscout24.de/expose/104558120 14195 1482.511086 -7.141086
3032 Ramsteinweg 23 0 Berlin Dennis Hirschberg Zehlendorf (Zehlendorf) 147.03 1 98023697 0 52.41315 ... 10 0 606.05 2.0 52.70 +++ ACHTUNG +++ NEUBAU RAMSTEINWEG 23 SUCHT NA... https://www.immobilienscout24.de/expose/98023697 14165 607.948229 -1.898229
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60 rows × 21 columns

In [30]:
from tpot import TPOTRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
In [31]:
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
                                                    train_size=0.75, test_size=0.25)
In [32]:
tpot = TPOTRegressor(generations=5, population_size=20, verbosity=2, scoring="r2")
tpot.fit(X_train, y_train)
print(tpot.score(X_test, y_test))
/Users/andi/.local/share/virtualenvs/ImmoSpider-M0SYrQN4/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/weight_boosting.py:29: DeprecationWarning: numpy.core.umath_tests is an internal NumPy module and should not be imported. It will be removed in a future NumPy release.
  from numpy.core.umath_tests import inner1d
/Users/andi/.local/share/virtualenvs/ImmoSpider-M0SYrQN4/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/validation.py:578: DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. Please change the shape of y to (n_samples, ), for example using ravel().
  y = column_or_1d(y, warn=True)
Warning: xgboost.XGBRegressor is not available and will not be used by TPOT.
Optimization Progress:  33%|███▎      | 40/120 [03:02<02:41,  2.02s/pipeline]
Generation 1 - Current best internal CV score: 0.7943207052319466
Optimization Progress:  52%|█████▏    | 62/120 [13:34<45:00, 46.56s/pipeline]  
Generation 2 - Current best internal CV score: 0.7990795855355823
Optimization Progress:  68%|██████▊   | 82/120 [14:36<01:49,  2.88s/pipeline]
Generation 3 - Current best internal CV score: 0.7990795855355823
Optimization Progress:  86%|████████▌ | 103/120 [20:25<07:00, 24.72s/pipeline]
Generation 4 - Current best internal CV score: 0.7990795855355823
                                                                              
Generation 5 - Current best internal CV score: 0.8047495710650671

Best pipeline: ExtraTreesRegressor(ElasticNetCV(LassoLarsCV(input_matrix, normalize=True), l1_ratio=0.9, tol=0.1), bootstrap=True, max_features=0.1, min_samples_leaf=1, min_samples_split=6, n_estimators=100)
0.8167379403663171
In [39]:
y_pred = tpot.predict(X)
In [40]:
y_pred_test = tpot.predict(X_test)
r2_score(y_test, y_pred_test)
Out[40]:
0.8167379403663171
In [42]:
df3["rent_predicted2"] = y_pred
df3["rent_error2"] = df3["rent"] - df3["rent_predicted2"]
/Users/andi/.local/share/virtualenvs/ImmoSpider-M0SYrQN4/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  """Entry point for launching an IPython kernel.
/Users/andi/.local/share/virtualenvs/ImmoSpider-M0SYrQN4/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:2: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  
In [43]:
top = df3.sort_values("rent_error2")
In [44]:
top[top["district"].str.contains("Zehlendorf")]
Out[44]:
address balcony city contact_name district extra_costs garden immo_id kitchen lat ... rent rooms sqm title url zip_code rent_predicted rent_error rent_predicted2 rent_error2
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