已知济南市房产交易数据已爬取并存放以小区名命名的csv文件中,数据格式为['小区名', '面积', '总价', '单价', '户型', '成交日期'],且均以字符串类型存放。使用Python语言对济南房产交易数据进行可视化分析,要求: 1.求取各区成交易额、各区成交面积、各区最高单价、各区平均单价、各区最低单价、历下区2021年月均价。 2.画出济南市各区县成交额占比的饼形图。 3.画出济南市各区县成交均价的直方图。 4.画出济南市历下区2021年各月份成交均价的波动曲线。

时间: 2023-06-04 13:07:10 浏览: 67
好的,我会尽力回答您提出的问题。 首先,根据您的要求,我需要对济南市房产交易数据进行可视化分析。您提供的数据格式为['小区名', '面积', '总价', '单价', '户型', '成交日期'],需要使用Python语言对其进行处理。 对于第一需求,求取各区成交额、各区成交面积、各区最高单价、各区平均单价、各区最低单价、历下区2021年月均价,可以按照以下步骤进行: 1. 将数据读入到Python中,可以使用pandas库进行读取和处理。 2. 对数据进行清洗和处理,删除缺失值,将字符串类型转化为数值类型等。 3. 根据小区名或区县进行分组,使用groupby函数进行分组操作。可以统计每个小区或区县的成交额、成交面积、最高单价、平均单价、最低单价等统计数据,也可以计算历下区2021年每个月份的平均单价。 4. 将统计数据进行可视化展示,可以使用matplotlib、seaborn、plotly等数据可视化库进行展示。可以绘制柱状图、饼图、折线图等图表。 对于第二需求,画出济南市各区县成交额占比的饼形图,可以按照以下步骤进行: 1. 对数据进行清洗和处理,删除缺失值,将字符串类型转化为数值类型等。 2. 根据区县进行分组,使用groupby函数进行分组操作,统计每个区县的成交额。 3. 计算每个区县成交额在总成交额中的占比。 4. 使用matplotlib或plotly等数据可视化库绘制饼图,表现各区县成交额在总成交额中的占比。 对于第三需求,画出济南市各区县成交均价的直方图,可以按照以下步骤进行: 1. 对数据进行清洗和处理,删除缺失值,将字符串类型转化为数值类型等。 2. 根据区县进行分组,使用groupby函数进行分组操作,统计每个区县的平均单价。 3. 使用matplotlib或seaborn等数据可视化库绘制直方图,表现各区县成交均价的分布情况。 对于第四需求,画出济南市历下区2021年各月份成交均价的波动曲线,可以按照以下步骤进行: 1. 对数据进行清洗和处理,删除缺失值,将字符串类型转化为数值类型等。 2. 筛选出历下区的房产交易数据,并按成交日期进行排序。 3. 提取出2021年的数据。 4. 根据成交日期进行分组,计算每个月份的平均单价。 5. 使用matplotlib或plotly等数据可视化库绘制波动曲线,表现历下区2021年各月份成交均价的变化情况。 以上就是对于您提出的问题的回答。如有不清楚的地方,欢迎再次提问。

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