数据分析项目之：链家二手房数据分析.pdfVIP

数据分析项⽬之：链家⼆⼿房数据分析 项⽬分享⽬的：在学习完Numpy，Pandas，matplotlib后，熟练运⽤它们的最好⽅法就是实践并总结。在下⾯的分享中，我会将每⼀步进⾏ 分析与代码展⽰， 　　　　　　　希望能对⼤家有所帮助。 项⽬名称：链家⼆⼿房数据分析 项⽬概述：本项⽬主要利⽤上⾯提到的三个⼯具进⾏数据的处理，从不同的维度对北京各区⼆⼿房市场情况进⾏可视化分析，为后续 　　　　　数据挖掘建模预测房价打好基础。 分析步骤：⼯具库导⼊数据加载数据清洗数据可视化分析 导包 # 数据分析三剑客 import numpy as np import seaborn as sns import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt sns.set_style({font.sans-serif:[simhei,Arial]}) %matplotlib inline # 设置忽略警告 import warnings warnings.filterwarnings( ignore) # 设置全局字体 plt.rcParams[font.sans-serif] = Songti SC plt.rcParams[axes.unicode_minus] = False 数据载⼊ lj_data = pd.read_csv(./lianjia.csv) display(lj_data.head(),lj_data.shape) 查看数据概况 display(lj_data.info(),lj_data.describe()) 通过观察： 1. Elevator列存在严重的数据缺失情况 2. Size列最⼩值为2平⽶，最⼤值为1019平⽶，跟据常识，初步判断为异常值 添加新属性房屋均价 （PerPrice ）,并且重新排列列位置 观察发现： 1. ID属性对于本次分析没有什么意义，所以可以将其移除； 2. 由于房屋单价分析起来⽐较⽅便，简单使⽤总价/ ⾯积即可得到，所以增加⼀列PerPrice(只⽤于分析，不是预测特征) ； 3. 原数据属性的顺序⽐较杂乱，所以可以调整⼀下。 # 添加 PerPrice （单位均价）列 df = lj_data.copy() df[PerPrice] = (lj_data[Price]/lj_data[Size]).round(2) # 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) # 重新查看数据集 df.head(3) 数据可视化分析 1. Region 特征分析 对于区域特征，我们可以分析不同区域房价和数量的对⽐ # 对⼆⼿房区域分组，对⽐⼆⼿房数量和每平⽶房价 df_house_count = df.groupby(Region)[Price].count().sort_values(ascending = False).to_frame().reset_index() df_house_mean = df.groupby(Region)[PerPrice ].mean().sort_values(ascending = False).to_frame().reset_index() # display(df_house_count.head(2),df_house_mean.head(2)) 绘图 1 # 创建⼦视图对象 2 f,[ax1,ax2,ax3] = plt.subplots(3,1,figsize = (20,18)) 3 4 # 设置绘图参数 5 sns.barplot(x=Region,y=PerPrice,palette=Blues_d,data=df_house_mean,ax=ax1) 6 ax1.set_title(北京各区⼆⼿房单位平⽶价格对⽐,fontsize=15) 7 ax1.set_xlabel(区域) 8 ax1.set_ylabel(单位平⽶价格) 9 10 sns.barplot(x=Region,y=Pri