汽车数据之可视化分析_汽车公司潜在客户数据集的分析与可视化-优快云博客

本文探讨了汽车数据的可视化分析，包括售价、原价、售/原比例等的簇状分布图，以及驾驶行程、上牌时间、马力、排量与售/原百分比的线性回归模型和相关性评估。同时，还展示了售价与车身级别、颜色的箱型图，并遇到并讨论了Pandas数据类型转换问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作者：Irain
GitHub项目链接：https://github.com/Irain-LUO/Resume_Projects.

二手车之家数据之可视化分析

1 引用库、数据文件、清洗函数：

# 作者：Irain
# QQ联系方式：2573396010
# 日期：2020年4月8日

%matplotlib inline
import pandas
import xlrd  #读取Excel文件的包
import xlsxwriter   #将文件写入Excel的包
import os
import sys
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
#解决绘图中的中文字体显示问题
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#seaborn下的直方图
import seaborn as sns
import warnings
import statsmodels.api as sm  # 拟合数据
warnings.filterwarnings('ignore')
data = pandas.read_excel('D:/Information/Working/pycharm/jike/venv/Try/ErShouCheZhiJia/ErSC_Thread/所有汽车清理数据/二手车之家的所有汽车原始数据.xlsx')
data = data.drop('Unnamed: 0', axis=1)
data = data[data['汽车售价/万'] < 100]   #  清洗少数售价 > 100
data = data[data['汽车原价/万'] < 200]   #  清洗少数原价 > 200 
# data = data[(data['售/原'] * 0.01).index()]
# data
# data = data.drop(index=(data.loc[(data['售/原'] / 100)].index))  #  清洗异常数据'[]'
data = data.drop(index=(data.loc[(data['颜色']=='[]')].index))  #  清洗异常数据'[]'
data = data.drop(index=(data.loc[(data['上牌时间'] =='未上牌')].index))  #  清洗异常数据'[]'
data1 = data
data

数据源：
在这里插入图片描述

2 数据簇状分布图

2.1 汽车售价簇状分布图

在这里插入图片描述

fig , ax = plt.subplots(1,1, figsize=(16, 8))

# fig.suptitle("原价与售价对比",fontsize=20,x=0.5,y=0.95)  #  总图标题
ax.set_title("汽车售价/万", fontsize=25, color = 'red')  # 子图标题
ax.hist(data['汽车售价/万'],bins = 20)
plt.ylabel("汽车数量", fontsize=20, color = 'blue') #设置X轴Y轴名称 ，字体大小，颜色
plt.xlabel("汽车售价", fontsize=20, color = 'blue') 
plt.tick_params(labelsize=20)  # 刻度字体大小
labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
[label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels]
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(5))  # x轴刻度值之家的差
ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(500))  # y轴刻度值之家的差

2.2 汽车原价簇状分布图

在这里插入图片描述

fig , ax = plt.subplots(1,1, figsize=(16, 8))

# fig.suptitle("原价与售价对比",fontsize=20,x=0.5,y=0.95)  #  总图标题
ax.set_title("汽车原价/万", fontsize=25, color = 'red')  # 子图标题
ax.hist(data['汽车原价/万'],bins = 20)
plt.ylabel("汽车数量", fontsize=20, color = 'blue') #设置X轴Y轴名称 ，字体大小，颜色
plt.xlabel("汽车原价", fontsize=20, color = 'blue') 
plt.ylim(0,6500)  #设置Y轴上下限 
plt.tick_params(labelsize=13)  # 刻度字体大小
labels = ax