关于二手房python数据分析及其可视化

python对杭州二手房数据分析

该数据集来自网络公开数据，python语言，在数据分析方面，作为一柄利器，涵盖了“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个流程中每个环节。

环境搭建：

环境：win10+Anaconda +jupyter Notebook

库：Numpy，pandas，matplotlib，seaborn ，missingno，各种包的管理和安装主要利用conda和pip。

数据集：杭州二手房信息样本

探索问题：

要探索的问题有： 1、二手房区域位置特点 2、总价等差间距中房数占比、总价在各区域中的平均值 3、单价等差间距房数占比、单价在各区域的平均值 4、看房时间可视化 6、关注度特点分析 7、楼层高低分析 8、户型结构分析 9、建筑类型 10、朝向分析 11、建筑结构 12、是否有电梯分析 13、用途分析 14、核心卖点词云分析

# 导入需要的数据库
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
​
# 设置配置输出高清矢量图：
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'
%matplotlib inline
​
# 使用pandas进行数据读入和分析：
house = pd.read_csv("C:/Users/EVILLIFES/Desktop/接单/Secondhand_house.csv",encoding='gbk')
​
# 输出主要信息：
house.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8121 entries, 0 to 8120
Data columns (total 45 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype 
---  ------    --------------  ----- 
 0   序号        8121 non-null   int64 
 1   小区名称      8121 non-null   object
 2   区域位置      8121 non-null   object
 3   经度        8121 non-null   object
 4   纬度        8121 non-null   object
 5   总价        8121 non-null   object
 6   单价        8121 non-null   object
 7   看房时间      8121 non-null   object
 8   链家编号      8121 non-null   object
 9   关注度       8121 non-null   object
 10  房屋户型      8119 non-null   object
 11  所在楼层      8121 non-null   object
 12  建筑面积      8121 non-null   object
 13  户型结构      7762 non-null   object
 14  套内面积      8119 non-null   object
 15  建筑类型      7762 non-null   object
 16  房屋朝向      8121 non-null   object
 17  建筑结构      8119 non-null   object
 18  装修情况      8119 non-null   object
 19  梯户比例      7762 non-null   object
 20  配备电梯      7762 non-null   object
 21  挂牌时间      8121 non-null   object
 22  交易权属      8121 non-null   object
 23  上次交易      8121 non-null   object
 24  房屋用途      8121 non-null   object
 25  房屋年限      8121 non-null   object
 26  产权所属      8121 non-null   object
 27  抵押信息      8121 non-null   object
 28  房本备件      8121 non-null   object
 29  房源核验统一编码  8121 non-null   object
 30  查询房管备案记录  7744 non-null   object
 31  核心卖点      7747 non-null   object
 32  小区介绍      5199 non-null   object
 33  周边配套      4958 non-null   object
 34  税费解析      821 non-null    object
 35  用水类型      1248 non-null   object
 36  用电类型      1248 non-null   object
 37  燃气价格      384 non-null    object
 38  户型介绍      2390 non-null   object
 39  适宜人群      1436 non-null   object
 40  装修描述      620 non-null    object
 41  售房详情      354 non-null    object
 42  交通出行      200 non-null    object
 43  别墅类型      358 non-null    object
 44  权属抵押      21 non-null     object
dtypes: int64(1), object(44)
memory usage: 2.8+ MB

# 获得行数和列数
rows = len(house)
columns = len(house.columns)
print(rows,columns)
# 输出列的数据类型
columns_type = house.dtypes
columns_type

8121 45

序号           int64
小区名称 &