pandas利用数据透视表，统计各区域各类户型的平均价格

可以使用 pandas 中的 `pivot_table()` 方法来实现数据透视表的统计功能。代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用数据透视表统计各区域各类户型的平均价格
result = pd.pivot_table(data, values='价格', index='区域', columns='户型', aggfunc='mean')

# 打印统计结果
print(result)

其中，`pivot_table()` 方法的第一个参数为要进行统计的数据框，第二个参数为要统计的数值列，第三个参数为行索引，第四个参数为列索引，第五个参数为统计方法。上述代码中，我们将数据透视表的行索引设置为 "区域" 列，列索引设置为 "户型" 列，统计方法为平均值。最终得到的 `result` 数据框即为各区域各类户型的平均价格。

相关问题

生成代码：读取租房数据原始文件zfsj_group.csv，并利用数据透视表统计各区域各类户型平均价格

可以使用Python的pandas库来读取csv文件并进行数据透视表分析。以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取csv文件，假设文件名为zfsj_group.csv，编码为utf-8
df = pd.read_csv("zfsj_group.csv", encoding="utf-8")

# 进行数据透视表分析，统计各区域各类户型平均价格
result = pd.pivot_table(df, values="price", index=["region"], columns=["type"], aggfunc="mean")

print(result)

其中，`pd.read_csv()`函数用于读取csv文件，`pd.pivot_table()`函数用于进行数据透视表分析。在`pd.pivot_table()`函数中，`values`参数指定需要统计的数值列，`index`参数指定行索引，`columns`参数指定列索引，`aggfunc`参数指定聚合函数（这里使用了求平均值的函数"mean"）。

以上代码执行后，会输出各区域各类户型平均价格的数据透视表。

pandas对数据透视表中的数据按价格也降序排列

可以使用 pandas 中的 `sort_values()` 方法来对数据透视表中的数据按价格降序排列。代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用数据透视表统计各区域各类户型的平均价格
result = pd.pivot_table(data, values='价格', index='区域', columns='户型', aggfunc='mean')

# 对数据按价格降序排列
result = result.sort_values(by='价格', ascending=False)

# 打印统计结果
print(result)

其中，`sort_values()` 方法的第一个参数为要排序的列名，第二个参数为排序方式，`ascending=False` 表示按降序排列。上述代码中，我们将数据透视表中的数据按价格降序排列。最终得到的 `result` 数据框即为各区域各类户型的平均价格，且按价格降序排列。