文章目录
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– 开发工具
– 数据内容
– 实现代码
– 运行效果
– 10000条二手房信息下载地址
– 总结
开发工具
python版本：Python 3.6.1
python开发工具：JetBrains PyCharm 2018.3.6 x64
第三方库：pandas ;matplotlib ;seaborn
数据内容
; 实现代码
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('fivethirtyeight')
sns.set_style({'font.sans-serif': ['simhei', 'Arial']})
lianjia_df = pd.read_csv('lianjia.csv')
df = lianjia_df.copy()
df['PerPrice'] = round(lianjia_df['Price'] / lianjia_df['Size'], 2)
columns = ['Region', 'District', 'Garden', 'Layout', 'Floor', 'Year', 'Size', 'Elevator', 'Direction', 'Renovation',
'PerPrice', 'Price']
df = pd.DataFrame(df, columns=columns)
df_house_count = df.groupby('Region')['Price'].count().sort_values(ascending=False).to_frame().reset_index()
df_house_mean = df.groupby('Region')['PerPrice'].mean().sort_values(ascending=False).to_frame().reset_index()
f, [ax1, ax2, ax3] = plt.subplots(3, 1, figsize=(20, 20))
sns.barplot(x='Region', y='PerPrice', palette='Blues_d', data=df_house_mean, ax=ax1)
ax1.set_title('北京各大区二手房每平米单价对比', fontsize=15)
ax1.set_xlabel('区域')
ax1.set_ylabel('每平米单价')
sns.barplot(x='Region', y='Price', palette='Greens_d', data=df_house_count, ax=ax2)
ax2.set_title('北京各大区二手房数量对比', fontsize=15)
ax2.set_xlabel('区域')
ax2.set_ylabel('数量')
sns.boxplot(x='Region', y='Price', data=df, ax=ax3)
ax3.set_title('北京各大区二手房房屋总价', fontsize=15)
ax3.set_xlabel('区域')
ax3.set_ylabel('房屋总价')
plt.show()
运行效果
从第一个区域与每平米单价图中可以看到，西城、东城和海淀地区价格相对较高
从第二个区域与数量图中可以看到，海淀，朝阳，丰台和昌平数量都在2500以上
从第三个区域与总价图中可以看到，总价的平均价格都在1000以下
; 10000条二手房信息下载地址
https://url71.ctfile.com/f/13238771-530323628-1950bb
（访问密码：8835）
总结
这里主要运用了python的barplot绘制条形图函数和boxplot箱线图函数分析区域与每平米价格、数量和房屋总价的关系
Original: https://blog.csdn.net/sha1_mi/article/details/122116203
Author: 程序猿沙弥
Title: python数据分析实战项目—运用matplotlib可视化分析10000条北京各大区二手房区域信息（附源码）
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