创建新画布,将附近的商店个数划分为“0~3”“4~7”“8~10”三个区间,并根据个数贴上对应标签:“较少”,“中等”“较多”。 #分别计算3个区间下单位面积的房价的均值,绘制附近商店的个数与单位面积的房价的柱形图,并进行分析。
时间: 2023-08-24 17:07:15 浏览: 88
好的,我可以帮你完成这个任务。
首先,我们需要导入所需的库和数据集。假设我们使用的数据集名为“house_data.csv”,并且已经将其导入为一个名为“df”的 Pandas 数据帧。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_csv('house_data.csv')
```
接下来,我们可以将商店个数划分为三个区间,并分别贴上标签。这可以通过 Pandas 的 cut() 函数来实现。我们还可以将每个区间下的单位面积房价的均值计算出来。
```python
# 将商店个数划分为三个区间,并贴上标签
labels = ['较少', '中等', '较多']
df['店铺数量区间'] = pd.cut(df['商店个数'], bins=[0, 3, 7, 10], labels=labels)
# 计算每个区间下的单位面积房价的均值
avg_price = df.groupby('店铺数量区间')['单位面积价格'].mean()
```
现在,我们可以绘制附近商店的个数与单位面积的房价的柱形图了。这可以使用 Matplotlib 的 bar() 函数来实现。
```python
# 绘制柱形图
plt.bar(labels, avg_price)
# 添加标题和标签
plt.title('不同商店数量下单位面积房价的均值')
plt.xlabel('商店数量')
plt.ylabel('单位面积房价')
# 显示图形
plt.show()
```
最后,我们可以对这个柱形图进行分析。从图表中可以看出,商店数量较少的地区的单位面积房价均值最高,而商店数量较多的地区的单位面积房价均值最低。这可能是因为商店数量较少的地区通常是比较繁华的商业中心,而商店数量较多的地区则可能是居民区或者是工业区,因此房价会有所差异。