【Python数分实战】数据分析可视化汽车之家2万多条数据

最新推荐文章于 2025-04-09 22:13:39 发布

Data 实验室

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分类专栏：数据分析可视化文章标签： python 数据分析汽车数据可视化 plotly

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HuJiaPeng123/article/details/138199387

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本文介绍了使用Python进行汽车之家数据的分析，包括数据预处理、模块导入、数据概览，重点分析了车辆级别、车身颜色和燃料类型对价格的影响，以及价格分布情况。通过可视化手段如条形图和饼图清晰展示了各因素对价格的影响及各车型的价格分布特点。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

📣 前言

• 👓 可视化主要使用 matplotlib/seaborn
• 🔎 数据处理主要使用 pandas
• 🕷️ 数据爬取主要使用 requests
• 👉 本文是我自己在和鲸社区的原创

今天这篇文章将给大家介绍【数据分析汽车之家数据】案例。

Step 1. 导入模块

import pandas as pd  
import matplotlib.pyplot as plt  
import seaborn as sns  
  
#设置全局默认字体 为 雅黑  
plt.rcParams['font.family'] = ['Microsoft YaHei']   
# 设置全局轴标签字典大小  
plt.rcParams["axes.labelsize"] = 14    
# 设置背景  
sns.set_style("darkgrid",{
   "font.family":['Microsoft YaHei', 'SimHei']})

Step 2. 数据概览

数据下载：查看文章末尾获取。

  
data = pd.read_excel(r"/home/mw/input/car9730/汽车之家数据.xlsx")  
  
data.head()

输出结果：

# 1. 查看数据集的基本信息  
data_info = data.info()  
  
# 2. 描述性统计  
descriptive_stats = data.describe()  
  
data_info, descriptive_stats

输出结果：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>  
RangeIndex: 24046 entries, 0 to 24045  
Data columns (total 27 columns):  
标题            24046 non-null object  
价格            23641 non-null float64  
新车含税价         24037 non-null object  
标签            19118 non-null object  
表显里程          24046 non-null object  
上牌时间          24046 non-null object  
挡位            24046 non-null object  
排量            24046 non-null object  
车辆所在地         24046 non-null object  
查看限迁地         24046 non-null object  
变速箱           24046 non-n

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