导入“最新发布的北京二手房数据_预处理.xlsx”文件中的数据，并设置中文字体。 （2）创建新画布，设置大小为(12, 6)

好的，我明白了。下面是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体为黑体

# 导入数据
df = pd.read_excel('最新发布的北京二手房数据_预处理.xlsx')

# 创建画布
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6))

这段代码会导入Excel文件中的数据，并设置中文字体为黑体。接着，创建一个大小为(12,6)的画布。

相关问题

）导入“最新发布的北京二手房数据_预处理.xlsx”文件中的数据，并设置中文字体。 （2）创建新画布，设置大小为(12, 6)。 （3）将数据按所在区分组，并使用size()函数获取每个分组的统计个数；然后，创建一行一列的子图ax1，以统计个数的行标签为x轴数据、数值为y轴数据、颜色为(0.894, 0, 0.498)绘制柱状图，并设置y轴标题、图例和图表标题。

好的，下面是完整代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体为黑体

# 导入数据
df = pd.read_excel('最新发布的北京二手房数据_预处理.xlsx')

# 创建画布
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6))

# 按区分组并计数
count_by_region = df.groupby('区')['区'].size()

# 创建子图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.bar(count_by_region.index, count_by_region.values, color=(0.894, 0, 0.498))

# 设置y轴标题、图例和图表标题
ax1.set_ylabel('二手房数量')
ax1.legend(['数量'])
ax1.set_title('北京各区二手房数量分布图')

# 显示图表
plt.show()

这段代码会导入Excel文件中的数据，并设置中文字体为黑体。接着，创建一个大小为(12,6)的画布。然后，按照区进行分组，并使用size()函数计算每个分组的统计个数。接着，创建一个一行一列的子图ax1，将分组结果的行标签作为x轴数据、数值作为y轴数据，颜色为(0.894, 0, 0.498)绘制柱状图。最后，设置y轴标题、图例和图表标题，并显示图表。

各区二手房数量和均价析,根据以下要求进行分析 （1）导入“最新发布的北京二手房数据_预处理.xlsx”文件中的数据，并设置中文字体。 （2）创建新画布，设置大小为(12, 6)。 （3）将数据按所在区分组，并使用size()函数获取每个分组的统计个数；然后，创建一行一列的子图ax1，以统计个数的行标签为x轴数据、数值为y轴数据、颜色为(0.894, 0, 0.498)绘制柱状图，并设置y轴标题、图例和图表标题。 （4）将数据按所在区分组，并将分组数据的单价列按均值聚合，然后使用twinx()函数创建一个共享x轴的子图ax2，以均值为y轴数据、蓝色点画线星号为线条样式绘制折线图，并设置y轴标题、图例和每个数据的文本标签。

很抱歉，作为 AI，我没有本地环境来处理数据。但是我可以给你提供一些思路，希望对你有帮助。

首先，你需要使用 Pandas 库来导入数据，并设置中文字体。代码如下：

import pandas as pd
from matplotlib import font_manager

# 设置中文字体
font = font_manager.FontProperties(fname='./msyh.ttf')

# 导入数据
data = pd.read_excel('最新发布的北京二手房数据_预处理.xlsx')

其次，你需要创建一个大小为(12, 6)的新画布，并将数据按所在区分组，并使用size()函数获取每个分组的统计个数。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建画布
fig = plt.figure(figsize=(12, 6))

# 按所在区分组并统计个数
grouped = data.groupby('区')['小区名称'].size()

接着，你需要创建一个子图ax1，并以统计个数的行标签为x轴数据、数值为y轴数据、颜色为(0.894, 0, 0.498)绘制柱状图，并设置y轴标题、图例和图表标题。代码如下：

# 创建子图ax1
ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)

# 绘制柱状图
ax1.bar(grouped.index, grouped.values, color=(0.894, 0, 0.498))

# 设置y轴标题
ax1.set_ylabel('数量', fontproperties=font)

# 设置图例
ax1.legend(['数量'], loc='upper left', prop=font)

# 设置图表标题
ax1.set_title('各区二手房数量', fontproperties=font)

最后，你需要将数据按所在区分组，并将分组数据的单价列按均值聚合，然后使用twinx()函数创建一个共享x轴的子图ax2，以均值为y轴数据、蓝色点画线星号为线条样式绘制折线图，并设置y轴标题、图例和每个数据的文本标签。代码如下：

# 按所在区分组并计算单价均值
price_mean = data.groupby('区')['单价(元/平米)'].mean()

# 创建共享x轴的子图ax2
ax2 = ax1.twinx()

# 绘制折线图
ax2.plot(price_mean.index, price_mean.values, 'b-*')

# 设置y轴标题
ax2.set_ylabel('均价(元/平米)', fontproperties=font)

# 设置图例
ax2.legend(['均价'], loc='upper right', prop=font)

# 设置每个数据的文本标签
for a, b in zip(price_mean.index, price_mean.values):
    ax2.text(a, b, '%.0f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=10, fontproperties=font)

这样，你就可以得到各区二手房数量和均价的柱状图和折线图了。