数据分析(Python+numpy+pandas+matplotlib分析58同城成都房价)

好的，那我们开始吧。

首先，我们需要安装必要的库，包括numpy、pandas和matplotlib。你可以通过以下命令来安装：

pip install numpy pandas matplotlib

接下来，我们需要获取数据。我们可以从58同城的房产页面上爬取数据。这里我们使用Python中的requests库和BeautifulSoup库来实现。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://cd.58.com/ershoufang/'

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}

r = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')

house_list = soup.find_all('div', {'class': 'property_content'})

现在我们已经成功获取了房屋列表。接下来，我们需要将它们保存到一个数据框中，以便进行分析。

import pandas as pd

data = []

for house in house_list:
    title = house.find('h3').text.strip()
    info_list = house.find('div', {'class': 'property_des'}).find_all('p')
    area = info_list[0].text.strip()
    layout = info_list[1].text.strip()
    direction = info_list[2].text.strip()
    floor = info_list[3].text.strip()
    age = info_list[4].text.strip()

    price = house.find('div', {'class': 'property_price'}).find('p').text.strip()

    data.append({'title': title, 'area': area, 'layout': layout, 'direction': direction, 'floor': floor, 'age': age, 'price': price})

df = pd.DataFrame(data)

现在我们已经成功将数据保存到一个数据框中。我们可以开始对数据进行分析了。

首先，我们可以查看数据的基本统计信息。

print(df.describe())

接下来，我们可以绘制一个房价分布图，以了解房价的分布情况。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(df['price'], bins=20)
plt.xlabel('Price')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

我们还可以绘制一个散点图，以了解房价与面积之间的关系。

plt.scatter(df['area'], df['price'])
plt.xlabel('Area')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

最后，我们可以绘制一个箱线图，以了解不同户型的房价分布情况。

import seaborn as sns

sns.boxplot(x='layout', y='price', data=df)
plt.show()

这样，我们就完成了58同城成都房价的数据分析。