"""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

请将代码补充如下：

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。

相关问题

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）。

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 = ""是什么意思

这段代码的意思是首先根据二手房的域名称对二手的单价进行分组，然后计算每个区域的平均单价。`df["unitValue"]`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，以便在绘制图表时不显示索引的名称。