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(...
萧山区、拱墅区、西湖区、上城区、临安区的二手房数量要高于其他城区。 东部二手房数量高于西部地区。 3.2 各行政区二手房数量柱状图 def get_chart2(): chart = ( Bar() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis("", y_data) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="2-各行政区二手房数量", ...
提取不同层高的房源数量数据。总层高6层、7层、18层、32层、33层的房源在多个区都较多。08 对在售二手房每平米单价最高的前100个小区进行词云可视化。这些小区主要集中于高新区和天府新区。09 以在售二手房每平米单价与房源数量为维度做散点图，左上方区域的几个小区量价比相对较高，对想要购房的人来说，可供...
我爱我家二手房数据涵盖了丰富的信息,包括房源位置、户型、面积、价格等。首先,我们需要对这些数据进行清洗和处理,消除异常值和重复信息,确保数据准确性和一致性。同时,对数据进行预处理,如数据归一化、缺失值处理等,以便后续数据分析和可视化。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...
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...
可视化展示-北京各城区二手房数量-平均价格柱状图 prices = df.groupby("市区")["价格(万元)"].agg("mean") prices = prices.round(2)#只要两位小数price = prices.values.tolist() bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="white")) ...
本文用到的数据是之前在链家爬取的武汉二手房信息。这次我们来挖掘一下数据背后的秘密... 「文中主要涉及的Python库」: pandas:读取 csv 文件中的内容,并对数据进行处理。 matplotlib:它是基于 numpy 的一套 Python 工具包。这个包提供了丰富的数据绘图工具,主要用于绘制一些统计图形。
python二手房数据分析可视化系统 Scrapy爬虫 链家房源 数据采集 Django框架, 视频播放量 140、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 中大计算机毕业设计, 作者简介 顶级985中大学长,AI算法工程师,诚信第一,可源码论文,可远程调试,可二
配套课件/代码笔记:思信up主→发送关键词【55】, 视频播放量 10、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 图灵教育b站小课堂, 作者简介 真诚永远的必杀技,热心教学,相关视频:
天津二手房数据可视化 数据来源:链家网 ——※※※—— 01 采集链家网的天津在售二手房房价数据,用各个小区的每平米平均价格做热力图。 热度区域主要集中在和平区。 02 对各个小区在售二手房每平米单价数据进行排序,排名前20的小区均位于和平区。 庆合里...