python读取csv文件，根据“地区”和“价格”一列，绘制多个同一地区的房屋总价箱线图，绘制多个同一地区的房屋总价箱线图放入同一个图中，即绘制各地区房屋总价对比分析箱线图

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 按地区分组
grouped = df.groupby('地区')

# 绘制各地区房屋总价对比分析箱线图
fig, axs = plt.subplots(len(grouped), 1, figsize=(8, 10), sharey=True)

for i, (name, group) in enumerate(grouped):
    axs[i].boxplot(group['价格'], labels=[name])
    axs[i].set_title(name + '房屋总价箱线图')
    axs[i].set_ylabel('价格')

plt.tight_layout()
plt.show()

代码中的`house_prices.csv`需要替换成你自己的csv文件名，同时需要确保csv文件中有“地区”和“价格”这两个列。此外，代码中使用了`subplots`函数创建了多个子图，每个子图对应一个地区的箱线图，最后使用`tight_layout`函数调整子图之间的间距。你也可以根据需要进行修改，例如修改图的大小、添加x轴标签、y轴标签等。

相关问题

python读取csv文件，根据“地区”“价格”绘制多个“各区域房屋总价箱线图”示例代码

好的，以下是示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 按地区分组
grouped = df.groupby('地区')

# 绘制各区域房屋总价箱线图
for name, group in grouped:
    plt.boxplot(group['价格'], labels=[name])
    plt.title(name + '房屋总价箱线图')
    plt.ylabel('价格')
    plt.show()

需要注意的是，代码中的`house_prices.csv`是需要替换成你自己的csv文件名，同时需要确保csv文件中有“地区”和“价格”这两个列。此外，还需要安装pandas和matplotlib库。

python读取csv文件，根据“地区”“价格”绘制各地区房屋总价对比分析箱线图

好的，我可以为您提供相应的Python代码。

首先，您需要使用Python内置的csv模块读取csv文件中的数据。然后，您可以使用pandas库来处理数据并创建箱线图。

以下是一个示例代码，可以读取名为“house.csv”的csv文件，并绘制各地区房屋总价的箱线图：

import csv
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
with open('house.csv', 'r', encoding='utf-8-sig') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    data = {row['地区']: [] for row in reader}

with open('house.csv', 'r', encoding='utf-8-sig') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        data[row['地区']].append(int(row['价格']))

# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index')
df = df.transpose()

# 绘制箱线图
plt.boxplot(df.values, labels=df.columns)
plt.xlabel('地区')
plt.ylabel('房屋总价')
plt.show()

您可以先将此代码复制到您的IDE或文本编辑器中，然后将其保存为.py文件。接下来，您只需将.csv文件与.py文件放在同一目录中，运行.py文件即可看到箱线图的结果。

希望这可以帮助到您！