1.数据准备 1.1使用Python中的pandas库读取沈阳市的房价信息。 1.2对数据进行清洗和预处理，包括去重、缺失值处理等。 2.按照地区统计房价 2.1分析不同区域、在售房源数量等因素对房价的影响，并绘制相应的图表。 2.2分析各区结二手房数量。 2.3针对不同的地区的房价，并给出相应的买房建议。

感谢您的问题，根据您的要求，以下是我的回答：

1. 数据准备

1.1 读取沈阳市的房价信息

您可以使用pandas库中的read_csv()函数读取csv格式的房价信息文件，例如：

import pandas as pd

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

1.2 清洗和预处理数据

对于数据清洗和预处理，您可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数去除重复项，fillna()函数填充缺失值，例如：

# 去重
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

2. 按照地区统计房价

2.1 分析不同区域、在售房源数量等因素对房价的影响，并绘制相应的图表

您可以使用matplotlib库绘制图表，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 统计不同区域的房价均值
df_grouped = df.groupby('区域')['房价'].mean()

# 绘制柱状图
plt.bar(df_grouped.index, df_grouped.values)
plt.xlabel('区域')
plt.ylabel('房价均值')
plt.title('不同区域房价均值')
plt.show()

2.2 分析各区结二手房数量

同样可以使用pandas库中的groupby()函数统计每个区域的二手房数量，例如：

# 统计各区域的二手房数量
df_grouped = df.groupby('区域')['二手房数量'].sum()

# 输出结果
print(df_grouped)

2.3 针对不同的地区的房价，并给出相应的买房建议

根据不同区域的房价均值，您可以给出相应的买房建议。例如，对于房价较高的区域，建议购买面积较小的房产或者考虑购买二手房，对于房价较低的区域，建议购买面积较大的新房等。

希望这些回答能够帮助到您，如果您有任何其他问题，请随时问我。