数据分析，对 链家北京租房数据分析文件中将“户型”按x厅绘制为饼图；将“面积”按不同的区间绘制为饼图；的代码

对于链家北京租房数据分析文件中的“户型”按x厅绘制为饼图，可以使用Python中的pandas和matplotlib库来实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('链家北京租房数据.csv', encoding='utf-8')

# 统计各个户型数量
data = df['户型'].value_counts()

# 过滤掉没有厅数的户型
data = data[data.index.str.contains('室')]

# 将x厅的数量合并为一类
data = data.groupby(data.index.str.extract('(\d)室')[0] + '室').sum()

# 绘制饼图
plt.pie(data, labels=data.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('不同户型占比')
plt.show()

对于“面积”按不同的区间绘制为饼图，可以使用pandas中的cut函数来实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('链家北京租房数据.csv', encoding='utf-8')

# 划分面积区间
bins = [0, 50, 80, 100, 120, 150, 200, 500]
labels = ['50平米以下', '50-80平米', '80-100平米', '100-120平米', '120-150平米', '150-200平米', '200平米以上']
df['面积区间'] = pd.cut(df['面积'], bins=bins, labels=labels)

# 统计各个面积区间数量
data = df['面积区间'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.pie(data, labels=data.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('不同面积区间占比')
plt.show()