使用mean 、max 、min 、mode 函数分别计算该地区房屋价格的均值、最大值、最 小值和众数；使用 quantile 函数计算该地区房屋价格的分位数。

在Python的pandas库中，可以使用以下函数来计算房价数据集的相关统计量：

1. **mean()**：计算平均值，即均值。例如，如果有一个列名为'price'的房子价格数据：

   price_stats = df['price'].mean()

2. **max()**：找到最大值：

   max_price = df['price'].max()

3. **min()**：找到最小值：

   min_price = df['price'].min()

4. **mode()**：计算众数（出现频率最高的数值），假设数据集中有唯一众数：

   mode_price = df['price'].mode().values[0] if len(df['price'].mode()) == 1 else None

如果有多个众数，则返回列表。

5. **quantile()**：计算分位数，如四分位数(Q1, Q2, Q3)等：

   q1_price = df['price'].quantile(0.25)  # 第一四分位数（Q1）
   median_price = df['price'].quantile(0.5)  # 中位数
   q3_price = df['price'].quantile(0.75)  # 第三四分位数（Q3）

每个函数会返回相应的统计数据，然后可以根据需要对结果进行进一步分析。