Python基于网络爬取好的二手房价数据表格，对其中的数据进行分析和处理： 1．针对所给定的数据进行清洗工作，完成数据中的空值删除和特定数据类型转换。2．采用函数或模 定义，计算给定的数据中，(1）各区的二手房均价：(2）各区二手房数量所占比例；(3）全市二手房装修程度分析；(4）热门户型均价分析。 3．绘图显示：(1）各区二手房均价分析柱状图：(2）各区二手房数据所占比例饼图；(3）全市二手房装修程度直方图；(4）热门户型均价比较条形图。 4．将"户型"和"建筑面积"作为特征值，采用 sklearn 库中的 LinearSVR 函数实现二手房售价预测。（提示：可以选取建筑面积＜300平的房子，训练集和测试集的样本数自由定义，绘图只画测试集的预测值）

这是一个比较复杂的问题，需要用到一些Python库和函数。下面是一些可能有用的代码片段：

1. 数据清洗

import pandas as pd

# 读取数据表格
data = pd.read_csv('house_data.csv', encoding='gbk')

# 删除空值
data.dropna(inplace=True)

# 转换特定数据类型
data['建筑面积'] = pd.to_numeric(data['建筑面积'], errors='coerce')
data['总价'] = pd.to_numeric(data['总价'], errors='coerce')
data['单价'] = pd.to_numeric(data['单价'], errors='coerce')

2. 计算数据分析指标

# 计算各区二手房均价
mean_prices = data.groupby('区')['单价'].mean()

# 计算各区二手房数量所占比例
area_counts = data['区'].value_counts()
area_ratios = area_counts / area_counts.sum()

# 计算全市二手房装修程度分析
decoration_counts = data['装修情况'].value_counts()

# 计算热门户型均价分析
popular_types = data['户型'].value_counts().head(5)
popular_mean_prices = data.groupby('户型')['单价'].mean().loc[popular_types.index]

3. 绘图显示

import matplotlib.pyplot as plt

# 各区二手房均价分析柱状图
mean_prices.plot(kind='bar')
plt.show()

# 各区二手房数据所占比例饼图
area_ratios.plot(kind='pie')
plt.show()

# 全市二手房装修程度直方图
decoration_counts.plot(kind='bar')
plt.show()

# 热门户型均价比较条形图
popular_mean_prices.plot(kind='bar')
plt.show()

4. 二手房售价预测

from sklearn.svm import LinearSVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score

# 获取特征值和目标值
X = data[data['建筑面积'] < 300][['户型', '建筑面积']]
y = data[data['建筑面积'] < 300]['总价']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 特征值编码
X_train_encoded = pd.get_dummies(X_train)
X_test_encoded = pd.get_dummies(X_test)

# 建立模型
model = LinearSVR()
model.fit(X_train_encoded, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test_encoded)

# 评估
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print('R2 score:', r2)

# 绘图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True value')
plt.ylabel('Predicted value')
plt.show()

注意：以上代码仅供参考，可能需要根据具体情况进行修改。同时，还需要安装和导入相关的Python库，如pandas、matplotlib、sklearn等。