利用Python对二手房市场进行数据分析的代码

以下是一个简单的Python代码示例，用于分析二手房市场数据：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv("二手房数据.csv")

# 查看数据结构
print(df.head())

# 统计数据总体信息
print(df.describe())

# 计算平均价格
avg_price = np.mean(df['price'])
print("平均价格：", avg_price)

# 绘制房价分布直方图
plt.hist(df['price'], bins=20)
plt.title("房价分布直方图")
plt.xlabel("价格")
plt.ylabel("数量")
plt.show()

# 绘制房价与面积散点图
plt.scatter(df['area'], df['price'])
plt.title("房价与面积散点图")
plt.xlabel("面积")
plt.ylabel("价格")
plt.show()

# 计算平均单价
df['unit_price'] = df['price'] / df['area']
avg_unit_price = np.mean(df['unit_price'])
print("平均单价：", avg_unit_price)

# 绘制单价分布直方图
plt.hist(df['unit_price'], bins=20)
plt.title("单价分布直方图")
plt.xlabel("单价")
plt.ylabel("数量")
plt.show()

# 计算不同区域的平均房价和平均单价
avg_price_by_district = df.groupby('district')['price'].mean()
avg_unit_price_by_district = df.groupby('district')['unit_price'].mean()

# 绘制不同区域的平均房价柱状图
avg_price_by_district.plot(kind='bar')
plt.title("不同区域的平均房价")
plt.xlabel("区域")
plt.ylabel("价格")
plt.show()

# 绘制不同区域的平均单价柱状图
avg_unit_price_by_district.plot(kind='bar')
plt.title("不同区域的平均单价")
plt.xlabel("区域")
plt.ylabel("单价")
plt.show()

以上代码演示了如何读取二手房数据，统计数据总体信息，绘制房价分布直方图、房价与面积散点图、单价分布直方图和不同区域的平均房价、平均单价柱状图等。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。