python二手房数据可视化

要进行二手房数据可视化，你需要先获取相关的数据。以下是一个简单的Python程序示例，可以从链家网上获取北京地区二手房的数据：

import requests
import pandas as pd

url = 'https://bj.lianjia.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/537.3'}

res = requests.get(url, headers=headers)
df_list = pd.read_html(res.text)
df = df_list[0]
df.to_csv('lianjia.csv', index=False)

这个程序会将获取到的数据保存到一个名为`lianjia.csv`的CSV文件中。你可以使用Pandas库对这个CSV文件进行处理，并使用Matplotlib或Seaborn库进行数据可视化。

以下是一个简单的二手房数据可视化示例，使用了Seaborn库：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 画出房屋总价的分布图
sns.displot(df['总价'], kde=True)

# 画出面积和总价的关系图
sns.scatterplot(data=df, x='面积', y='总价')

# 画出不同区域的房屋总价的箱形图
sns.boxplot(data=df, x='区域', y='总价')

plt.show()

这个程序会产生三个可视化图表：房屋总价的分布图、面积和总价的关系图以及不同区域的房屋总价的箱形图。你可以根据自己的需求进行修改和调整。