房价相关性分析python代码

以下是一个简单的房价相关性分析的 Python 代码示例：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读取数据
house_data = pd.read_csv('house_data.csv')

# 查看数据基本信息
print(house_data.head())
print(house_data.describe())

# 计算相关系数
corr_matrix = house_data.corr()

# 可视化相关性矩阵
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True)

# 查看与房价相关性最高的特征
print(corr_matrix['price'].sort_values(ascending=False))

在这个例子中，我们使用 Pandas 库读取了一个名为 `house_data.csv` 的房价数据集。然后，我们使用 `describe()` 函数查看了数据的基本统计信息。接下来，我们计算了相关系数矩阵，并使用 Seaborn 库创建了一个热力图来可视化这个矩阵。最后，我们输出了与房价相关性最高的特征。