二手房数据统计Python

在Python中，统计二手房数据通常涉及数据处理、清洗、分析和可视化等多个步骤。你可以使用Pandas库来进行数据处理，NumPy用于数值计算，而像Matplotlib或Seaborn这样的库则用于数据可视化。以下是一个简单的流程概述：

1. **数据获取**：使用网络爬虫（如BeautifulSoup、Scrapy等）从网站抓取公开的二手房数据，或者使用API接口。

2. **数据预处理**：
- **导入和清洗**：使用Pandas读取数据文件，处理缺失值、异常值，可能还需要转换数据类型。
- **数据结构整理**：将数据整理成适合分析的结构，比如按区域、价格、面积等字段分组。

3. **描述性统计**：
- 使用Pandas的`describe()`方法获取各字段的基本统计信息，如平均值、中位数、众数等。
- 对时间序列数据进行日期范围分析和趋势分析。

4. **数据可视化**：
- 绘制房价分布图（直方图、箱线图）、区域价格地图等，使用Matplotlib或Seaborn创建图表。
- 可视化价格随时间的变化趋势。

5. **数据分析**：
- 进行相关性分析，看看哪些因素（如房龄、面积、学区等）对价格影响最大。
- 使用回归模型（如线性回归、决策树回归等）预测房价。

6. **数据存储**：将处理后的数据导出为CSV或数据库格式，以便后续使用。

相关问题--
1. 如何在Python中使用Pandas处理缺失值？
2. Seaborn库在数据可视化中的主要作用是什么？
3. 在进行回归分析时，如何选择合适的回归模型？