Признаки, цель и строки данных

Утечка в таблице коммунальных счетов

Управляющая компания ведёт реестр коммунальных начислений: каждый расчётный месяц по каждой квартире формируется одна строка, в которой зафиксированы характеристики жилья, показания счётчиков воды и электричества, а также итоговая сумма счёта. Именно из такой таблицы аналитик планирует построить модель, способную по техническим параметрам квартиры и показаниям приборов учёта предсказывать, какой счёт получит жилец.

Перед обучением аналитик подготовил X и y, но проверка состава данных отклонила результат. Разберитесь, какие сведения доступны при прогнозе нового счёта, а какие появляются только после его выставления. По этому различию найдите дефект в подготовке данных.

Что уже дано

До вашего кода в том же пространстве имён создаётся df — pandas DataFrame с одной строкой на квартиру за расчётный месяц. Столбцы площадь_м2, вода_м3 и электричество_квтч содержат числовые признаки, а счёт_руб — числовую цель. Видимый код уже создаёт X и y.

Что нужно сделать

Исправьте видимый код так, чтобы X содержал только три признака в порядке исходной таблицы, а y — суммы счетов. Создайте column_names как список имён столбцов X, row_count как число строк X и first_bills как список первых двух значений y. Не изменяйте df.

Ввод и вывод

stdin не используется. Печатать через print в stdout ничего не нужно. После вашего кода проверяются верхнеуровневые X, y, column_names, row_count, first_bills. X должен быть DataFrame, y — Series; число строк X равно числу строк исходного df.