python链家北京租房数据统计分析

好的，可以使用Python中的数据分析工具来进行链家北京租房数据的统计分析。以下是一个简单的流程：

1. 爬取数据：使用Python中的爬虫工具（如BeautifulSoup、Scrapy等）从链家网站上爬取所需的租房数据。

2. 数据清洗：对于爬取到的数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等。

3. 数据分析：使用Python中的数据分析工具（如Pandas、Numpy、Matplotlib等）对租房数据进行统计分析，包括以下方面：

a. 描述性统计：对数据进行基本的统计描述，如平均数、中位数、标准差等。

b. 可视化：使用Matplotlib等可视化工具对数据进行可视化分析，如绘制直方图、散点图、折线图等，以展现数据的特征和趋势。

c. 探索性数据分析：通过对数据进行探索性分析，如数据聚类、主成分分析等，揭示数据之间的关系和规律。

4. 结论总结：根据数据分析结果，得出结论和建议，以指导业务决策。

总之，使用Python进行链家北京租房数据的统计分析，需要掌握Python的爬虫、数据清洗和数据分析等技能，同时需要了解租房数据的相关知识，以便正确、全面地进行数据分析。

相关问题

python项目实战北京租房数据分析

根据提供的引用内容，可以看出这是一篇关于北京租房数据分析的Python项目实战。具体步骤如下：

1.读取数据

import pandas as pd

data_dframe = pd.read_csv('链家北京租房数据.csv',header=0,encoding='gbk')

2.数据清洗和预处理

# 删除重复数据
data_dframe.drop_duplicates(inplace=True)

# 删除缺失值
data_dframe.dropna(inplace=True)

# 将面积和价格转换为数值类型
data_dframe['面积(㎡)'] = data_dframe['面积(㎡)'].astype(float)
data_dframe['价格(元/月)'] = data_dframe['价格(元/月)'].astype(int)

# 添加新的列：户型
data_dframe['户型'] = data_dframe['区域'].str.extract('(\d+)室')

3.数据分析和可视化

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 按区域分组统计房源数量和平均租金
new_df_Quyu = data_dframe.groupby('区域').agg({'小区名称':'count','价格(元/月)':'mean'})
new_df_Quyu.reset_index(inplace=True)
new_df_Quyu.rename(columns={'小区名称':'房源数量','价格(元/月)':'平均租金'},inplace=True)

# 按户型分组统计房源数量和平均租金
new_df_Hx = data_dframe.groupby('户型').agg({'小区名称':'count','价格(元/月)':'mean'})
new_df_Hx.reset_index(inplace=True)
new_df_Hx.rename(columns={'小区名称':'户型数量','价格(元/月)':'平均租价'},inplace=True)

# 绘制区域分组柱状图
x_Quyu = new_df_Quyu['区域']
y1_Quyu = new_df_Quyu['房源数量']
y2_Quyu = new_df_Quyu['平均租金']
fig_Quyu,ax1_Quyu = plt.subplots() # 可在一个图片中使用不同的y轴
ax2_Quyu = ax1_Quyu.twinx()
ax1_Quyu.bar(x_Quyu,y1_Quyu,color='blue')
ax2_Quyu.plot(x_Quyu,y2_Quyu,color='red')
ax1_Quyu.set_xlabel('区域')
ax1_Quyu.set_ylabel('房源数量',color='blue')
ax2_Quyu.set_ylabel('平均租金',color='red')
plt.show()

# 绘制户型分组折线图
x_Hx = new_df_Hx['户型']
y1_Hx = new_df_Hx['户型数量']
y2_Hx = new_df_Hx['平均租价']
fig_Hx,ax1_Hx = plt.subplots() # 可在一个图片中使用不同的y轴
ax2_Hx = ax1_Hx.twinx()
ax1_Hx.plot(x_Hx,y1_Hx,color='blue')
ax2_Hx.plot(x_Hx,y2_Hx,color='red')
ax1_Hx.set_xlabel('户型种类')
ax1_Hx.set_ylabel('户型数量',color='blue')
ax2_Hx.set_ylabel('平均租价',color='red')
plt.show()

数据分析，对 链家北京租房数据分析文件中将小区名称对应的均价信息绘制纵向条形统计图，并将“户型”与“面积”作为参考数据进行售价预测，绘制售价预测分析图的代码。

首先，我们需要导入一些必要的库和数据集：

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

df = pd.read_csv('lianjia.csv')

接下来，我们将小区名称对应的均价信息绘制纵向条形统计图：

plt.figure(figsize=(20, 10))
sns.barplot(x='小区名称', y='均价', data=df)
plt.xticks(rotation=90)
plt.title('北京租房小区均价统计图')
plt.show()

然后，我们使用“户型”和“面积”作为参考数据进行售价预测，并绘制售价预测分析图：

# 构造特征矩阵X和目标变量y
X = df[['户型', '面积']]
y = df['售价']

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 绘制预测结果分析图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'r--')
plt.xlabel('实际售价')
plt.ylabel('预测售价')
plt.title('链家北京租房售价预测分析图')
plt.show()

这样就可以得到小区名称对应的均价信息绘制纵向条形统计图和售价预测分析图了。