写一个200行左右的有关分析当代房价数据的Python 代码
时间: 2024-03-10 21:46:16 浏览: 41
以下是一个简单的Python代码示例,用于分析当代房价数据。该代码使用Pandas和Matplotlib库,用于处理和可视化数据。
注意:由于缺乏具体的数据和分析目的,本代码仅作为参考,需要根据实际情况进行修改。
```python
# 导入必要库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('house_prices.csv')
# 查看数据前5行
print(data.head())
# 描述性统计分析
print(data.describe())
# 绘制直方图
plt.hist(data['price'], bins=30)
plt.xlabel('Price')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of House Prices')
plt.show()
# 绘制散点图
plt.scatter(data['area'], data['price'])
plt.xlabel('Area')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Scatter Plot of House Prices and Areas')
plt.show()
# 计算相关系数
corr = data.corr()
print(corr)
# 绘制热力图
plt.matshow(corr)
plt.xticks(range(len(corr.columns)), corr.columns)
plt.yticks(range(len(corr.columns)), corr.columns)
plt.colorbar()
plt.title('Heatmap of Correlation Matrix')
plt.show()
```
说明:
- 假设数据文件名为`house_prices.csv`,放在代码所在目录下。
- 代码中使用了Pandas的`read_csv()`函数读取CSV文件,并使用`head()`和`describe()`函数查看数据的基本信息和描述性统计分析。
- 使用Matplotlib库绘制了直方图和散点图,用于可视化价格和面积之间的关系。
- 使用Pandas的`corr()`函数计算数据中各列之间的相关系数,并使用Matplotlib库绘制了相关系数的热力图。