利用房屋价格house_saleprice数据查看'BldgType'列的唯一值，并统计每个唯一值的数量；查看'HouseStyle'列的唯一值，并统计每个唯一值的数量,并将其结果存成DataFrame数据格式

下面是利用 Pandas 库对房屋价格数据进行操作的代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd

# 读取房屋价格数据
house_saleprice = pd.read_csv('house_saleprice.csv')

# 查看'BldgType'列的唯一值，并统计每个唯一值的数量
bldgtype_counts = house_saleprice['BldgType'].value_counts()

# 查看'HouseStyle'列的唯一值，并统计每个唯一值的数量,并将其结果存成DataFrame数据格式
housestyle_counts = pd.DataFrame(house_saleprice['HouseStyle'].value_counts())

# 打印结果
print('BldgType Counts:\n', bldgtype_counts)
print('HouseStyle Counts:\n', housestyle_counts)

上述代码中，`value_counts()` 函数用于统计每个唯一值的数量，返回一个 Series 类型的结果。对于 'BldgType' 列，直接调用 `value_counts()` 函数即可；对于 'HouseStyle' 列，需要将结果转换成 DataFrame 格式，可以使用 `pd.DataFrame()` 函数将 Series 类型的结果转换成 DataFrame 类型。