广州市已成交房源数据据python数据分析完整代码

好的，以下是一个使用Python进行广州市已成交房源数据分析的完整代码示例。这个示例将展示如何读取数据、进行数据清洗和简单的数据分析。

首先，确保你已经安装了必要的Python库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas matplotlib seaborn

然后，使用以下代码进行数据分析：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取数据
data = pd.read_csv('guangzhou_house_sales.csv')

# 数据清洗
# 检查缺失值
print(data.isnull().sum())

# 填充或删除缺失值
data = data.dropna()

# 数据类型转换
data['成交日期'] = pd.to_datetime(data['成交日期'])
data['成交价格'] = data['成交价格'].str.replace('万元', '').astype(float)

# 描述性统计
print(data.describe())

# 数据可视化
# 成交价格分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(data['成交价格'], kde=True)
plt.title('广州市已成交房源价格分布')
plt.xlabel('价格（万元）')
plt.ylabel('频数')
plt.show()

# 每月成交量
data['成交月份'] = data['成交日期'].dt.to_period('M')
monthly_sales = data.groupby('成交月份').size()
plt.figure(figsize=(12, 6))
monthly_sales.plot()
plt.title('广州市每月成交量')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('成交量')
plt.show()

# 不同区域的平均价格
average_price = data.groupby('区域')['成交价格'].mean().sort_values(ascending=False)
plt.figure(figsize=(12, 6))
average_price.plot(kind='bar')
plt.title('广州市不同区域的平均价格')
plt.xlabel('区域')
plt.ylabel('平均价格（万元）')
plt.show()

这个代码示例展示了如何读取广州市已成交房源数据、进行数据清洗、描述性统计和可视化分析。