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Python——租房信息数据分析

租房信息数据分析

孝陵卫1 题⽬：租房信息数据分析

“data”⽂件夹中有⼀⽂件“house_info.csv”保存了租房信息数据，以该⽂件作为数据源，按以下要求进⾏分析：

1. 导⼊数据并对数据进⾏预处理；

2. 分析各⾏政区的房源分布情况，选择合适的图表对各⾏政区的房源分布情况进⾏可视化，并总结分析结果；

3. 以⼩区为单位，分析各⼩区的房源数量，选择合适的图表对⼩区房源数量TOP10进⾏可视化，并总结分析结果；

4. 对整个租房数据的户型进⾏分析，统计户型TOP10，并选择合适的图表进⾏可视化，并总结分析结果；

5. 分析租房数据的租⾦分布情况，选择合适的图表进⾏可视化，并总结分析结果。

2. 导⼊数据

import pandas as pd

import numpy as np

detail = pd.read_csv(r".\house_info.csv", encoding="utf-8")

# print(detail.head())

print("清洗前缺失值的数⽬:\n",detail.isnull().sum())

# 删除detail的缺失值

d1 = detail.dropna(axis=0, how="any")# 以d1 为数据源

# print(d1)

print("清洗后缺失值的数⽬:\n",d1.isnull().sum())

# 从前向后查和判断是否有重复值

print("重复值:",d1.duplicated().sum())

3. 各⾏政区房源分布

crpd-366选⽤合适的图表，以⾏政区为单位，对⽐分析各⾏政区房源数量分布情况，并对可视化结果进⾏简单的总结。

area =set(d1["位置1"])# 统计多少个⾏政区

print(area)

# 创建⼀个DataFrame 对象，筛选需要数据｛⾏政区，房源数量｝

d2 = pd.DataFrame({'⾏政区':d1["位置1"].unique(),'房源数量':[0]*len(area)}) print(d2)

print('-'*20)

# groupby统计房源数量，并从⼩到⼤排序

groupby_area = d1.groupby(by="位置1").count()

print(groupby_area)

d2["房源数量"]= groupby_area.values

d2 = d2.sort_values(by=["房源数量"],ascending=True)

print(d2)

非接触测量

# 绘图

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib

X = d2["⾏政区"]

print(X)举宫

Y = d2["房源数量"]

print(Y)

plt.figure(figsize=(8,6),dpi=300)

plt.bar(X, Y, width=0.5, linewidth=2)

for i,j in zip(X, Y):

<(i, j,"%d"% j, fontsize=16)

plt.xlabel("⾏政区")

plt.ylabel("房源数量")

plt.title("各⾏政区房源分布图")

plt.show()

从数据可以看出：从⾏政区的福⽥区到龙岗区，房源的数量是逐渐增加的。

4. ⼩区房源数量TOP10

选⽤合适的图表，以居住⼩区为单位，对⽐分析各⼩区房源数量分布情况，并对TOP10进⾏可视化，对分析结果进⾏简单的总结。

area_small =set(d1["⼩区"])# 统计多少个⼩区

# print(area_small)

# 创建⼀个DataFrame 对象，筛选需要数据｛⼩区，⼩区房源数量｝

d_samll = pd.DataFrame({"⼩区":d1["⼩区"].unique(),"⼩区房源数量":[0]*len(area_small)}) print(d_samll)

print('-'*40)

# groupby统计⼩区房源数量，并从⼤到⼩排序

groupby_area = d1.groupby(by="⼩区").count()

# print(groupby_area)

d_samll["⼩区房源数量"]= groupby_area.values

d_samll = d_samll.sort_values(by=["⼩区房源数量"],ascending=False)

print(d_samll)

d_top10 = d_samll.head(10)# 取前⼗

print("⼩区房源数量TOP10是：\n",d_top10)

# 绘图

冷弯管import matplotlib.pyplot as plt

艾金梅import matplotlib

X = d_top10["⼩区"]

print(X)

Y = d_top10["⼩区房源数量"]

print(Y)

plt.figure(figsize=(8,6),dpi=300)

plt.bar(X, Y, width=0.5, linewidth=2)

for i,j in zip(X, Y):

<(i, j,"%d"% j, fontsize=12)

plt.xlabel("⼩区")

plt.ylabel("⼩区房源数量")

plt.title("⼩区房源数量TOP10")

plt.savefig(r"C:\Users\锦樽\Desktop\⼩区房源数量TOP10.png",dpi=400)

plt.show()

从图可知，⼩区的房源数量从丰湖花园到名仕阁逐渐递减，⽽且丰湖花园⼩区房源是其他⼩区的两倍左右，丰湖花园的房源很多，在该竞争领域很⼤优势。

5. 户型TOP10分布

本文发布于:2024-09-25 05:20:47，感谢您对本站的认可！

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标签：房源数量分析

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