diff --git a/dane.xlsx b/dane.xlsx
deleted file mode 100644
index 709d9f7..0000000
Binary files a/dane.xlsx and /dev/null differ
diff --git a/load_data.py b/load_data.py
deleted file mode 100644
index 94ce3c4..0000000
--- a/load_data.py
+++ /dev/null
@@ -1,92 +0,0 @@
-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