请给我上述问题的完整代码

由于在文本环境中无法直接提供完整的代码，但我可以为你提供一个基本的Python代码片段，它使用Pandas和Seaborn库来创建一个房价与楼层的热力图。请注意，你需要根据实际数据文件的路径和结构调整代码：

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

# 假设你已经有了一个CSV文件data.csv，包含'Price', 'Floor'两列
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 对楼层进行编码（这里假设是按数字顺序的，如果分类需要先转换）
df['Floor'] = df['Floor'].astype(int)

# 创建价格和楼层的交叉表
pivot_table = df.pivot_table(index='Floor', columns='Price', values='Price', aggfunc='count')

# 使用Seaborn绘制热力图
sns.heatmap(pivot_table, annot=True, cmap='coolwarm')  # 'annot=True' 显示数值，cmap设置颜色映射

# 添加标题和轴标签
plt.title('房价与楼层的关系热力图')
plt.xlabel('楼层')
plt.ylabel('价格区间')

# 显示图形
plt.show()

如果你的数据不是这样的格式或者存储在数据库中，可能需要额外的处理步骤。运行此代码前，确保已经安装了必要的库（如`pandas`, `seaborn`, 和 `matplotlib`）。