基于python的二手房数据分析代码

以下是基于Python的二手房数据分析代码：

# 导入需要用到的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

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

# 查看数据信息
df.info()

# 数据清洗
# 去除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True) 
# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)
# 删除异常值
df = df[df['price'] > 0]
df = df[df['area'] > 0]

# 数据分析
# 描述性统计
df.describe()

# 相关性分析
corr_matrix = df.corr()
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

# 散点图分析
plt.scatter(df['area'], df['price'])
plt.xlabel('Area')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

# 箱线图分析
sns.boxplot(x='district', y='price', data=df)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

# 柱状图分析
plt.bar(df['district'], df['price'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

# 折线图分析
plt.plot(df.groupby('update_time')['price'].mean())
plt.xlabel('Update Time')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

上述代码中，我们使用了pandas库来读取数据文件和清洗数据，使用了numpy库来进行描述性统计，使用了matplotlib和seaborn库来进行数据可视化分析。其中，我们对数据进行了去重、删除缺失值和异常值，然后进行了描述性统计、相关性分析、散点图、箱线图、柱状图和折线图分析。这些分析可以帮助我们更好地理解数据，为后续的建模和预测提供参考。