【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】

简介: 【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

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dataframe(2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。👈👈👈

目录
打赏
0
2
2
0
63
分享
相关文章
这份Excel+Python飞速搞定数据分析手册,简直可以让Excel飞起来
本书介绍了如何将Python与Excel结合使用,以提升数据分析和处理效率。内容涵盖Python入门、pandas库的使用、通过Python包操作Excel文件以及使用xlwings对Excel进行编程。书中详细讲解了Anaconda、Visual Studio Code和Jupyter笔记本等开发工具,并探讨了NumPy、DataFrame和Series等数据结构的应用。此外,还介绍了多个Python包(如OpenPyXL、XlsxWriter等)用于在无需安装Excel的情况下读写Excel文件,帮助用户实现自动化任务和数据处理。
使用Python进行数据分析的入门指南
本文将引导读者了解如何使用Python进行数据分析,从安装必要的库到执行基础的数据操作和可视化。通过本文的学习,你将能够开始自己的数据分析之旅,并掌握如何利用Python来揭示数据背后的故事。
基于Python和pygame的植物大战僵尸游戏设计源码
本项目是基于Python和pygame开发的植物大战僵尸游戏,包含125个文件,如PNG图像、Python源码等,提供丰富的游戏开发学习素材。游戏设计源码可从提供的链接下载。关键词:Python游戏开发、pygame、植物大战僵尸、源码分享。
Python数据分析项目:抖音短视频达人粉丝增长趋势
Python数据分析项目:抖音短视频达人粉丝增长趋势
使用Python进行数据分析和可视化
本文将引导你理解如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将从基础的数据结构开始,逐步深入到数据处理和分析的方法,最后通过实际的代码示例来展示如何创建直观的数据可视化。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的见解和技巧。让我们一起探索数据的世界,发现隐藏在数字背后的故事!
149 5
Python数据分析:揭秘"黑神话:悟空"Steam用户评论趋势
Python数据分析:揭秘"黑神话:悟空"Steam用户评论趋势
使用Python进行数据分析和可视化
【10月更文挑战第42天】本文将介绍如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将从数据导入、清洗、探索性分析、建模预测,以及结果的可视化展示等方面展开讲解。通过这篇文章,你将了解到Python在数据处理和分析中的强大功能,以及如何利用这些工具来提升你的工作效率。
Python学习十大公开免费数据集介绍
很多行友说,想做项目学习和练手没有数据怎么办。又想给行哥投稿赚钱,没有数据拿头分析啊。先别急,这里行哥给大家推荐一些数据来源,足够你去好好分析数据,这些数据用来学习和找工作都不是问题
1121 0
Python学习十大公开免费数据集介绍
|
25天前
|
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
Python在高性能应用场景中常因执行速度不及C、C++等编译型语言而受质疑,但通过合理利用标准库的优化特性,如`__slots__`机制、列表推导式、`@lru_cache`装饰器和生成器等,可以显著提升代码效率。本文详细介绍了这些实用的性能优化技术,帮助开发者在不牺牲代码质量的前提下提高程序性能。实验数据表明,这些优化方法能在内存使用和计算效率方面带来显著改进,适用于大规模数据处理、递归计算等场景。
61 5
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等