python表格数据房价价格太大如何将房价与相应数量代入区间制成柱状图

可以将房价按照一定的区间进行分组，然后统计每个区间内的房屋数量，最后将数量代入柱状图中。具体步骤如下：

1. 将房价按照一定的区间进行分组，可以使用 pandas 库中的 cut 函数实现。例如，假设将房价分为 5 个区间，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('house_price.csv') # 读取房价数据
bins = [0, 500000, 1000000, 1500000, 2000000, 2500000] # 区间边界
labels = ['0-500k', '500k-1m', '1m-1.5m', '1.5m-2m', '2m-2.5m'] # 区间标签
df['interval'] = pd.cut(df['price'], bins=bins, labels=labels) # 将房价分组并添加到数据中

2. 统计每个区间内的房屋数量，可以使用 pandas 库中的 groupby 函数实现。例如，假设要统计每个区间内的房屋数量，可以使用以下代码：

grouped = df.groupby('interval')['id'].count() # 统计每个区间内的房屋数量

其中，'id' 是数据中的房屋编号，可以根据实际数据进行修改。

3. 将数量代入柱状图中，可以使用 matplotlib 库中的 bar 函数实现。例如，假设要将数量代入柱状图中，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.bar(grouped.index, grouped.values) # 绘制柱状图
plt.xlabel('房价区间') # 添加 x 轴标签
plt.ylabel('房屋数量') # 添加 y 轴标签
plt.show() # 显示图形

其中，grouped.index 是各个区间的标签，grouped.values 是各个区间内的房屋数量。

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('house_price.csv') # 读取房价数据
bins = [0, 500000, 1000000, 1500000, 2000000, 2500000] # 区间边界
labels = ['0-500k', '500k-1m', '1m-1.5m', '1.5m-2m', '2m-2.5m'] # 区间标签
df['interval'] = pd.cut(df['price'], bins=bins, labels=labels) # 将房价分组并添加到数据中
grouped = df.groupby('interval')['id'].count() # 统计每个区间内的房屋数量

plt.bar(grouped.index, grouped.values) # 绘制柱状图
plt.xlabel('房价区间') # 添加 x 轴标签
plt.ylabel('房屋数量') # 添加 y 轴标签
plt.show() # 显示图形

注意，以上代码仅为示例，实际数据可能需要根据具体情况进行修改。