5、租房数据的分析与可视化

租房数据的分析与可视化

1. 数据检查与预处理

1.1 检查异常值

首先，我们需要检查数据中每列的异常值和离群值。以卧室和浴室列为例，使用以下代码查看唯一值：

df['beds'].unique()
df['baths'].unique()

根据输出，我们发现部分数据存在前导下划线，需要进行修正：

df['beds'] = df['beds'].map(lambda x: x[1:] if x.startswith('_') else x) 
df['baths'] = df['baths'].map(lambda x: x[1:] if x.startswith('_') else x)

再次检查唯一值，确保前导下划线已被移除。

1.2 数据类型处理

使用 describe 方法查看数据的描述性统计信息：

df.describe()

发现数据类型不适合进行这些操作，需要进一步清理数据并设置正确的数据类型：

df['rent'] = df['rent'].map(lambda x: str(x).replace('$','').replace(',','')).astype('int') 
df['bed