python数据分析—10000条北京二手房户型信息可视化分析（附源码）

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本文通过Python编程，利用pandas、seaborn和matplotlib库，对10000条二手房信息进行分析，重点关注了房屋户型分布。结果显示2室1厅数量最多，提供了数据可视化图表以直观呈现.

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

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')

# 添加房屋均价
df = lianjia_df.copy()

# 重新摆放列位置
columns = ['Region', 'District', 'Garden', 'Layout', 'Floor', 'Year', 'Size', 'Elevator', 'Direction', 'Renovation',
           'PerPrice', 'Price']
df = pd.DataFrame(df, columns=columns)

f, ax1 = plt.subplots(figsize=(20, 20))

# 建房户型分析
sns.countplot(y='Layout', data=df, ax=ax1)
ax1.set_title('房屋户型', fontsize=20)
ax1.set_xlabel('数量')
ax1.set_ylabel('户型')

plt.show()