2.1 读取数据 代码: df = pd.read_csv('二手房数据.csv', encoding = 'gb18030')df.head() 结果: 2.2 查看表格数据描述 df.describe() 结果: 一共有23677条数据。 2.3 查看表格是否有数据缺失 df.isnull().sum() 结果: 可以看到电梯数据缺失8257行,将缺失数据填充为“未知”: df['电梯'].fillna('...
7层、8层、12层、19层的二手房数量明显高于其他楼层。 除此之外的二手房楼层分布,高层的数量比低层的多,也就是说出售低层房屋的住户较高层少。 3.6 朝向数量分布 90%以上的二手房朝向都是南向、南北向的。 3.7 面积-总价分布 def get_chart(): chart = ( Scatter() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis(...
7 0 02:29 App 爬取中国发电数据并可视化分析 346 6 02:11 App 【Python项目】Python豆瓣电影爬虫+数据可视化分析项目展示!源码可分享!数据分析+可视化图表! 633 8 01:53 App 【附源码】通过Python的暴力爬取VIP付费小说,海量小说随心看,全网各平台通用,源码可分享,从此告别付费,实现永久白嫖! 911 1 01:...
首先通过爬虫采集链家网上所有二手房的房源数据，并对采集到的数据进行清洗；然后，对清洗后的数据进行可视化分析，探索隐藏在大量数据背后的规律；最后，采用一个聚类算法对所有二手房数据进行聚类分析，并根据聚类分析的结果，将这些房源大致分类，以对所有数据的概括总结。通过上述分析，我们可以了解到目前市面上二手房...
2. 二手房源信息分析通过对我爱我家二手房源数据的分析,我们可以了解到不同区域、不同户型、不同面积的二手房源供应情况。利用数据可视化技术,将不同维度的数据以图表形式呈现,如饼图、柱状图等,可以帮助我们直观地了解市场状况。比如,我们可以看到学区房和市中心的房源受到更多关注,而大户型房源则相对较为稀缺。3....
首先通过爬虫采集链家网上所有二手房的房源数据，并对采集到的数据进行清洗；然后，对清洗后的数据进行可视化分析，探索隐藏在大量数据背后的规律；最后，采用一个聚类算法对所有二手房数据进行聚类分析，并根据聚类分析的结果，将这些房源大致分类，以对所有数据的概括总结。通过上述分析，我们可以了解到目前市面上二手房...
步骤一:添加二手房数据 导入二手房数据至项目,创建一个二手房分布的可视化地图。 DataV-Atlas控制台。 在菜单栏单击我的项目,进入项目管理界面。 单击全部项目下的新建地理分析项目,输入项目名称并选择项目分组(默认全部项目)。本文示例项目名称为杭州二手房分析,实际使用时,您也可按需自定义。
3.各区二手房数量条形图 获取数据中各区信息和对应区的房屋数量,绘制条形图。 import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.globals import ThemeType region_list = df['region'].value_counts().index.tolist() ...
2、数据分析步骤 数据源:链家 网址:https://cm.lianjia.com 以及厦门二手房的数据爬取网址:https://xm.lianjia.com/ershoufang/ 2.1数据采集 该部分通过网络爬虫程序抓取链家网上所有重庆二手房的数据,收集原始数据。通过url到指定的网站进行数据爬取,设置了id,小区名(xiaoquming),价格(jiage),地区(diqu),房屋...
二手房总价和单价均有个别极值,分析数据时将房价大于1000万或单价大于4万/平米归为异常值。 house=df[(df.totalprice<=1000)&(df.unitprice<=40000)]house.shape#(2954, 12) 剔除极值后,共有2954套房源数据 四、分析数据 1、武汉二手房概况 house.describe() ...