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，并根据“地区”和“价格”一列中，利用python绘制多个箱线图

好的，我可以帮您解答这个问题。

首先，需要使用Python中的pandas库来读取CSV文件。可以使用read_csv函数来读取CSV文件并创建一个DataFrame对象。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

然后，我们需要根据“地区”和“价格”列来分组数据，并将每个组的数据存储到一个字典中。可以使用groupby函数来实现。

grouped_data = data.groupby(['地区', '价格'])
grouped_dict = dict(list(grouped_data))

最后，我们可以使用matplotlib库来绘制多个箱线图。可以使用boxplot函数来绘制箱线图，将每个组的数据作为参数传递给boxplot函数即可。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

for group, values in grouped_dict.items():
    region, price = group
    ax.boxplot(values['价格'], positions=[region])
    
ax.set_xlabel('地区')
ax.set_ylabel('价格')
plt.show()

上述代码会绘制一个多个箱线图，每个箱线图表示一个地区的价格分布情况。