diff --git a/dane.xlsx b/dane.xlsx
new file mode 100644
index 0000000..709d9f7
Binary files /dev/null and b/dane.xlsx differ
diff --git a/load_data.py b/load_data.py
new file mode 100644
index 0000000..94ce3c4
--- /dev/null
+++ b/load_data.py
@@ -0,0 +1,92 @@
+import pandas as pd
+import argparse
+import warnings
+
+warnings.filterwarnings('ignore')
+
+parser = argparse.ArgumentParser()
+parser.add_argument('-t', '--typ')
+parser.add_argument('-k','--kwota')
+parser.add_argument('-b', '--biegly')
+
+args = parser.parse_args()
+
+TYP = args.typ
+KWOTA = int(args.kwota)
+BIEGLY = str(args.biegly)
+
+def calc_stats(typ=TYP,KWOTA=KWOTA,BIEGLY = BIEGLY):
+    mapka = {'1':'cywilnej','2':'górniczej','3':'gospodarczej','4':'prawa pracy & ubezpieczeń'}
+    koszt_bieglego= 1789.42
+    koszt = 0
+    if KWOTA < 100000 and typ != '4':
+        df = pd.read_excel('dane.xlsx',sheet_name='rejon')
+        mask = df['RODZAJ'] == int(typ)
+        liczba_miesiecy = df[mask]['mean']
+        procent = (1 - df[mask]['procent do 12 miesięcy']) * 100
+        koszt_sadu = 0
+        koszt_adwokata = 0
+        if KWOTA <= 500:
+            koszt_sadu = 30
+            koszt_adwokata = 90
+        elif KWOTA > 500 and KWOTA <= 1500:
+            koszt_sadu = 100
+            koszt_adwokata = 270
+        elif KWOTA > 1500 and KWOTA <= 4000:
+            koszt_sadu = 200
+        elif KWOTA > 4000 and KWOTA <= 7500:
+            koszt_sadu = 400
+        elif KWOTA > 7500 and KWOTA <= 10000:
+            koszt_sadu = 500    
+        elif KWOTA > 10000 and KWOTA <= 15000:
+            koszt_sadu = 750
+        elif KWOTA > 15000 and KWOTA <= 20000:
+            koszt_sadu = 1000
+        elif KWOTA > 20000:
+            koszt_sadu = KWOTA * 0.05
+            if koszt_sadu > 20000:
+                koszt_sadu = 20000
+
+        if KWOTA > 1500 and KWOTA <= 5000:
+            koszt_adwokata = 900
+        elif KWOTA > 5000 and KWOTA <= 10000:
+            koszt_adwokata = 1800
+        elif KWOTA > 10000 and KWOTA <= 50000:
+            koszt_adwokata = 3600    
+        elif KWOTA > 50000 and KWOTA <= 100000:
+            koszt_adwokata = 5400
+
+        
+        if BIEGLY == 'True':
+            koszt = koszt_sadu + koszt_adwokata + koszt_bieglego
+        else:
+            koszt = koszt_sadu + koszt_adwokata
+        print(f"Średni czas trwania rozprawy typu {mapka[typ]} wynosi {round(liczba_miesiecy,0).to_string(index=False)} miesięcy, a {procent.to_string(index=False)}% spraw trwa dłuzej niz rok, jej minimalny koszt wyniesie {koszt}")
+    
+    elif KWOTA > 100000:
+        df = pd.read_excel('dane.xlsx',sheet_name='okreg')
+        mask = df['RODZAJ'] == int(typ)
+        liczba_miesiecy = df[mask]['mean']
+        procent = (1 - df[mask]['procent do 12 miesięcy']) * 100
+
+        if KWOTA <= 200000:
+            koszt_adwokata = 5400
+        elif KWOTA > 200000 and KWOTA <= 2000000:
+            koszt_adwokata = 10800
+        elif KWOTA > 2000000 and KWOTA <= 5000000:
+            koszt_adwokata = 15000
+        elif KWOTA > 500000:
+            koszt_adwokata = 25000
+        
+        koszt_sadu = KWOTA * 0.05
+        if koszt_sadu > 20000:
+            koszt_sadu = 20000
+        
+        if BIEGLY == 'True':
+            koszt = koszt_sadu + koszt_adwokata + koszt_bieglego
+        else:
+            koszt = koszt_sadu + koszt_adwokata
+
+        print(f"Średni czas trwania rozprawy typu {mapka[TYP]} wynosi {round(liczba_miesiecy,0).to_string(index=False)} miesięcy, a {procent.to_string(index=False)}% spraw trwa krócej niz rok, a jej minimalny koszt wynosi {koszt}")
+
+calc_stats()
\ No newline at end of file