6、住房数据探索与分析全流程

住房数据探索与分析全流程

1. 数据加载与初步查看

首先，我们使用 pandas 库来加载住房数据。以下是加载数据的代码：

import pandas as pd 

def load_housing_data(housing_path=HOUSING_PATH): 
    csv_path = os.path.join(housing_path, "housing.csv") 
    return pd.read_csv(csv_path)

这个函数会返回一个包含所有数据的 pandas DataFrame 对象。接着，我们可以使用 head() 方法查看数据集的前五行：

housing = load_housing_data()
housing.head()

每一行代表一个地区，数据集中有 10 个属性，分别是：经度、纬度、房屋中位年龄、总房间数、总卧室数、人口、家庭数、中位收入、中位房屋价值和海洋临近程度。

我们还可以使用 info() 方法快速了解数据的基本信息，包括总行数、每个属性的类型以及非空值的数量：

housing.info()

从输出中我们发现，数据集中共有 20,640 个实例，不过 tot