数据分析,对文件中的区域,小区名称,户型,面积(㎡),价格(元/月)五列进行分析,随机取出两个区域,对这两个区域中户型是七室2厅的面积和价格进行五维对比的代码
时间: 2024-03-08 08:50:57 浏览: 18
好的,以下是Python代码实现:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取文件
df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8')
# 随机取出两个区域
areas = df['区域'].unique()
np.random.shuffle(areas)
area1 = areas[0]
area2 = areas[1]
# 筛选出指定户型的数据
data1 = df[(df['区域']==area1) & (df['户型']=='七室2厅')]
data2 = df[(df['区域']==area2) & (df['户型']=='七室2厅')]
# 取出面积和价格列
data1 = data1[['面积(㎡)', '价格(元/月)']]
data2 = data2[['面积(㎡)', '价格(元/月)']]
# 进行五维对比
compare = pd.concat([data1.mean(), data2.mean()], axis=1)
compare.columns = [area1, area2]
print(compare)
```
其中,`file.csv` 是数据文件的文件名,需要根据实际情况进行修改。代码中使用了 Pandas 和 NumPy 库,需要提前安装。
相关问题
数据分析,对文件中的区域,小区名称,户型,面积(㎡),价格(元/月)五列进行分析,如何作出合理有效的散点图的代码
以下是实现这个问题的 Python 代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据文件
data = pd.read_csv("data.csv")
# 提取需要分析的列
area = data["区域"]
community = data["小区名称"]
layout = data["户型"]
size = data["面积(㎡)"]
price = data["价格(元/月)"]
# 绘制散点图
plt.scatter(size, price)
# 设置坐标轴标签
plt.xlabel("面积(㎡)")
plt.ylabel("价格(元/月)")
# 设置标题
plt.title("房屋租赁价格与面积的关系")
# 显示图像
plt.show()
```
你可以根据自己的需要修改代码中的列名和文件名,以适应不同的数据。该代码使用 Pandas 库读取 CSV 文件并提取需要分析的列,然后使用 Matplotlib 库绘制散点图并设置坐标轴标签和标题。最后,调用 `show()` 方法显示图像。
数据分析,用python对文件中“户型”、“面积”和“价格”以及每平米价格区域,小区名称等信息进行简要的统计分析, 按不同区域的数量绘制饼图的代码
好的,以下是用Python进行数据分析并绘制饼图的代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 统计每个区域的数量
region_counts = data['区域'].value_counts()
# 绘制饼图
plt.pie(region_counts, labels=region_counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('不同区域数量分布图')
plt.show()
```
其中,`data.xlsx`是保存了数据的Excel文件,需要提前将数据整理成表格形式,包含“户型”、“面积”、“价格”、“区域”、“小区名称”等信息。代码首先使用`pandas`库读取数据文件,然后使用`.value_counts()`方法对“区域”列进行统计,得到每个区域的数量。最后,使用`matplotlib`库绘制饼图,并添加标题等信息。执行代码后,会生成一个饼图窗口展示不同区域的数量分布情况。