"""各区域二手房房源数量""" groups_area = df["id"].groupby(df["areaName"]) count_area = groups_area.count() count_area.index.name = "" fig = plt.figure(figsize=(12,7)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylabel("房源数量(套)",fontsize=14) ax.set_title("各区域二手房房源数量",fontsize=18) count_area.sort_values().plot(kind="bar",fontsize=12) 步骤6:二手房单价Top20图 通过条形图查看二手房单价最高的20个房源。 参照下面的提示补全缺失的代码: # 仿照上面的语句,绘制二手房单价最高的20个房源水平柱状图
时间: 2023-11-08 18:05:53 浏览: 133
请将代码补充如下:
```python
fig = plt.figure(figsize12,7))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_ylabel("单价(元/平米)",fontsize=14)
ax.set_title("二手房单价Top20",fontsize=18)
df_sorted = df.sort_values(by="unitPriceValue", ascending=False)
df_sorted[:20].plot(x="communityName", y="unitPriceValue", kind="barh", ax=ax, fontsize=12)
```
这样就可以绘制二手房单价最高的20个房源的水平柱状图了。
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groups_unitprice_area = df["unitPriceValue"].groupby(df["areaName"]) #数据分组、数据运算和聚合 mean_unitprice = groups_unitprice_area.mean() mean_unitprice.index.name = "" fig = plt.figure(figsize=(12,7)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylabel("单价(元/平米)",fontsize=14) ax.set_title("各区域二手房平均单价",fontsize=18)什么意思
这段代码的意思是,首先根据二手房的区域名称对二手房的单价进行分组,然后计算每个区域的平均单价。`df["unitPriceValue"]`表示选取DataFrame中的"unitPriceValue"列,`df["areaName"]`表示选取DataFrame中的"areaName"列。`groupby()`函数将根据"areaName"列的值进行分组,并返回一个GroupBy对象。然后,使用`mean()`函数计算每个区域的单价的平均值。最后,通过`index.name = ""`将索引的名称设置为空字符串。
接下来,创建一个图形对象(Figure)并设置图形的大小为12x7英寸。然后,添加一个子图(Subplot)到图形中,并设置y轴的标签为"单价(元/平米)",标题为"各区域二手房平均单价"。
最后一行代码是绘制各区域二手房平均单价的垂直柱状图。`mean_unitprice.plot(kind="bar", ax=ax, fontsize=12)`表示使用`plot()`函数绘制柱状图,参数`kind="bar"`表示绘制柱状图,`ax=ax`表示将图形绘制在之前创建的子图上,`fontsize=12`表示设置字体大小为12。
给我解释一下这些代码,并对用到的知识进行介绍 groups_unitprice_area = df["unitPriceValue"].groupby(df["areaName"]) mean_unitprice = groups_unitprice_area.mean() mean_unitprice.index.name = ""
这段代码主要是对一个DataFrame数据进行处理,实现了按照"areaName"分组,计算每组中"unitPriceValue"列的均值,并将结果保存在"mean_unitprice"这个Series对象中。具体解释如下:
- df["unitPriceValue"]:表示从DataFrame数据中选取"unitPriceValue"这一列。
- df["areaName"]:表示从DataFrame数据中选取"areaName"这一列。
- groups_unitprice_area = df["unitPriceValue"].groupby(df["areaName"]):这一行代码实现了对DataFrame数据进行分组。使用"groupby"方法,按照"areaName"这一列对"unitPriceValue"这一列进行分组,将分组后的结果保存在"groups_unitprice_area"这个GroupBy对象中。
- mean_unitprice = groups_unitprice_area.mean():这一行代码实现了对每个分组计算"unitPriceValue"的均值。使用"mean"方法,对"groups_unitprice_area"进行计算,得到每个分组的"unitPriceValue"均值,并将结果保存在"mean_unitprice"这个Series对象中。
- mean_unitprice.index.name = "":这一行代码主要是为了美观,将"mean_unitprice"这个Series对象的索引名称设为空字符串。
涉及到的知识点包括:Pandas库中的DataFrame和Series数据结构、DataFrame的分组操作(groupby方法)、Series的统计计算方法(mean方法)以及Series的属性(index.name属性)。
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