jupyter二手房

Jupyter是一个开源的交互式笔记本，可以用于数据分析、可视化和机器学习等任务。通过Jupyter，你可以在一个笔记本中编写和运行代码，并在同一个环境中进行数据分析和可视化。

对于二手房数据分析，你可以使用Jupyter来进行数据清洗、探索性数据分析和可视化等任务。以下是一个简单的示例：

1. 数据清洗：使用Pandas库读取和处理数据，例如删除重复值、处理缺失值等。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('二手房数据.csv')

# 删除重复值
data = data.drop_duplicates()

# 处理缺失值
data = data.dropna()

2. 探索性数据分析：使用Pandas和Matplotlib库进行数据分析和可视化，例如计算统计指标、绘制直方图等。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算统计指标
mean_price = data['价格'].mean()
max_price = data['价格'].max()

# 绘制直方图
plt.hist(data['价格'], bins=10)
plt.xlabel('价格')
plt.ylabel('数量')
plt.title('二手房价格分布')
plt.show()

3. 机器学习预测：使用Scikit-learn库进行机器学习建模和预测，例如使用线性回归模型预测二手房价格。

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备特征和目标变量
X = data[['面积', '房间数', '楼层']]
y = data['价格']

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测房价
new_data = pd.DataFrame([[100, 2, 5]], columns=['面积', '房间数', '楼层'])
predicted_price = model.predict(new_data)