python二手房可视化

要进行 Python 二手房可视化，首先需要获取数据。可以通过爬取二手房网站的数据或者使用已有的数据集。接着，可以使用 Python 中的数据分析和可视化库进行数据处理和图表绘制。

以下是一个简单的示例代码，使用了 Pandas 和 Matplotlib 库进行数据处理和可视化：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 统计每个区域的房源数量
count_by_region = data.groupby('region')['id'].count()

# 绘制柱状图
count_by_region.plot(kind='bar', title='二手房数量分布')
plt.xlabel('区域')
plt.ylabel('数量')
plt.show()

# 统计每个价格区间的房源数量
price_bins = [0, 100, 200, 300, 400, 500, 1000]
price_labels = ['0-100', '100-200', '200-300', '300-400', '400-500', '500+']
count_by_price = pd.cut(data['price'], bins=price_bins, labels=price_labels).value_counts()

# 绘制饼图
count_by_price.plot(kind='pie', title='二手房价格分布')
plt.axis('equal')
plt.legend()
plt.show()

这段代码会读取名为 `house_data.csv` 的数据集，统计每个区域的房源数量并绘制柱状图，以及统计每个价格区间的房源数量并绘制饼图。当然，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行更复杂的数据处理和图表绘制。