企业的网站维护,网站建站与优化,免费试用网站 源码,网站建设与管理实践收获#x1f449;博__主#x1f448;#xff1a;米码收割机 #x1f449;技__能#x1f448;#xff1a;C/Python语言 #x1f449;公众号#x1f448;#xff1a;测试开发自动化【获取源码商业合作】 #x1f449;荣__誉#x1f448;#xff1a;阿里云博客专家博主、5… 博__主米码收割机 技__能C/Python语言 公众号测试开发自动化【获取源码商业合作】 荣__誉阿里云博客专家博主、51CTO技术博主 专__注专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。 【python】Python上海二手房数据分析可视化数据集源码报告【独一无二】 目录 【python】Python上海二手房数据分析可视化数据集源码报告【独一无二】一、背景二、数据分析可视化2.1.上海二手房总体房价描述 2.2 数据清洗和上海二手房单价分布情况2.3上海各城区单价与总价的分布2.4.上海各城区房源分析10分2.5. 上海房价与房屋面积大小关系 2.6. 输出文件 一、背景
当今时代随着时代的发展房价问题一直处于风口浪尖而房地产市场的供给和需求的高度层次性和不同性由于人口、环境、文化、教育、经济等因素的影响房地产市场在各个区域间的需求情形各不相同对于需要买房的人来说在哪里买房房价怎样地区地段如何房价差异以及入手时机都得自己去一个个查阅与分析非常麻烦。本项目旨在提取并展示数据为刚需购房者提供有用信息。 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号回复 “ 上海二手房分析 ” 获取。 完成六个数据处理任务 1、上海二手房sh.csv数据的总体房价描述 2、数据清洗和上海二手房单价分布情况 3、上海各城区单价与总价的分布 4、上海各城区房源分析 5、上海房价与房屋面积大小关系 6、上海二手房各维度相关性分析 二、数据分析可视化
2.1.上海二手房总体房价描述
1、读取sh.csv文件用data变量来接收返回值表示一个dataframe2分 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号回复 “ 上海二手房分析 ” 获取。 2、随机查看data 的10行数据 和data 的形状2分 3、查看data 的总体描述信息 info并给出说明描述 4、查看data 的数据的范围、大小、波动趋势 describe并描述 面积最小值为21.11最大值为1831.58平均值为96.216867。 价格最小值为50w最大值为11200w平均值为580.277098w。 随机10行数据和data形状: 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号回复 “ 上海二手房分析 ” 获取。 2.2 数据清洗和上海二手房单价分布情况
1观察数据从数据总行数、哪些字段存在缺失值、字段的数据类型三个维度简要描述 2重命名字段原来的字段名是中文为了方便处理统一转换成英文对应关系如下所示
{小区名字:name,户型: layout,面积:area,区域:district,楼层:floorlevel,朝向:dire,价格W:price,单价平方米:unit_price,建筑时间:buildtime}源码获取 关注【测试开发自动化】公众号回复 “ 上海二手房分析 ” 获取。 3户型 和 楼层 两个字段需要分别拆分为两个字段存储户型拆成室和厅室用living_rooms表示厅用sitting_rooms表示楼层拆成区间和层区间用floor_level表示层用floor表示然后分别添加到data末尾然后打印前五行或其它方法验证。 4“建筑时间”字段类型为object需要提取年份部分并存储为timestamp类型5分 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号回复 “ 上海二手房分析 ” 获取。 5找出data重复的数据并删除缺失值分布bool类型统计每列缺失值个数然后使用上一个非缺失值填充。 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号回复 “ 上海二手房分析 ” 获取。 6输出异常数据单价大于20万并把它们删除 7找出单价最高的记录和最低的记录并计算他们单价相差多少 8作图。画出上海二手房单价分布的箱线图并作出简要的描述。3分 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号回复 “ 上海二手房分析 ” 获取。 2.3上海各城区单价与总价的分布
1、各个城区单价分布箱线图、各个城区总价分布箱线图。10分 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号回复 “ 上海二手房分析 ” 获取。 2、计算上海每平方米平均单价和购买一套房平均总价是多少保留两位小数10分
def calculate_and_print_averages(data):average_unit_price data[unit_price].mean()average_total_price data[price].mean()print(f上海每平方米平均单价: {average_unit_price:.2f}元)print(f购买一套房的平均总价: {average_total_price:.2f}万元)运行结果 2.4.上海各城区房源分析10分
1、统计各城区房源数量分布条形图并在条形图上方标注对应的数值 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号回复 “ 上海二手房分析 ” 获取。 2.5. 上海房价与房屋面积大小关系
1、上海房价与房屋面积大小的关系如何使用散点图表示并作出说明5分 2、上海二手房各维度相关性分析5分 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号回复 “ 上海二手房分析 ” 获取。 2.6. 输出文件
1、把清洗好的data输出成一个excel文件命名为上海二手房.xlsx。
2、按照城区输出各个清洗好的excel数据使用城区命名sheet并命名上海二手房分区统计.xlsx如下图所示。 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号回复 “ 上海二手房分析 ” 获取。
