根据链家上的北京二手房信息的数据分析代码

以下是一个根据链家上的北京二手房信息进行数据分析和可视化的代码示例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取数据
df = pd.read_csv('lianjia.csv')

# 数据清洗
df = df.drop_duplicates() # 去重
df = df.dropna() # 去除缺失值

# 数据探索
# 查看价格分布
sns.distplot(df['price'], bins=30, kde=False)

# 查看面积和价格的关系
sns.jointplot(x='area', y='price', data=df, kind='scatter')

# 查看不同区域的房价情况
sns.boxplot(x='district', y='price', data=df)

# 查看房源数量排名前10的小区
top10 = df['community'].value_counts().head(10)
sns.barplot(x=top10.index, y=top10.values)

# 查看房源数量和价格的关系
sns.jointplot(x='area', y='price', data=df, kind='hex')

# 查看房龄和价格的关系
sns.regplot(x='age', y='price', data=df)

# 查看不同装修情况的房价情况
sns.boxplot(x='decoration', y='price', data=df)

# 查看不同朝向的房价情况
sns.boxplot(x='orientation', y='price', data=df)

# 查看不同户型的房价情况
sns.boxplot(x='layout', y='price', data=df)

# 查看不同楼层的房价情况
sns.boxplot(x='floor', y='price', data=df)

# 查看不同建筑类型的房价情况
sns.boxplot(x='building_type', y='price', data=df)

# 查看不同用途的房价情况
sns.boxplot(x='purpose', y='price', data=df)

# 查看不同电梯情况的房价情况
sns.boxplot(x='elevator', y='price', data=df)

# 查看不同产权性质的房价情况
sns.boxplot(x='property_right', y='price', data=df)

# 查看不同房屋类型的房价情况
sns.boxplot(x='house_type', y='price', data=df)

# 查看不同挂牌时间的房价情况
sns.regplot(x='days_on_market', y='price', data=df)

# 查看不同房源来源的房价情况
sns.boxplot(x='source', y='price', data=df)

# 查看不同交易类型的房价情况
sns.boxplot(x='transaction_type', y='price', data=df)

# 查看不同房屋状态的房价情况
sns.boxplot(x='house_status', y='price', data=df)

# 查看不同看房次数的房价情况
sns.regplot(x='watch_times', y='price', data=df)

# 查看不同距离地铁站的房价情况
sns.regplot(x='subway_distance', y='price', data=df)

# 查看不同产权年限的房价情况
sns.boxplot(x='property_year', y='price', data=df)

# 查看不同房源标签的房价情况
sns.boxplot(x='tags', y='price', data=df)

# 查看不同房屋特色的房价情况
sns.boxplot(x='features', y='price', data=df)

# 查看不同所在区域的房价情况
sns.boxplot(x='location', y='price', data=df)

# 查看不同装修类型的房价情况
sns.boxplot(x='renovation_type', y='price', data=df)

# 查看不同房屋朝向的房价情况
sns.boxplot(x='house_orientation', y='price', data=df)

# 查看不同房屋楼龄的房价情况
sns.boxplot(x='house_age', y='price', data=df)

# 查看不同楼盘的房价情况
sns.boxplot(x='estate', y='price', data=df)

需要注意的是，这只是一个简单的示例，具体的数据探索和可视化方法需要根据数据的特点和问题的需求来进行选择和调整。