数据分析，对 链家北京租房数据分析文件中：将“户型”按x室绘制为箱线图；将“价格”按不同的区间绘制为箱线的代码图

假设数据已经导入并且命名为`data`。下面是将“户型”按x室绘制为箱线图的代码：

import seaborn as sns

# 将“户型”按x室划分为不同的组
x_room = data.groupby('户型').get_group('x室')

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x='户型', y='价格', data=x_room)

将“价格”按不同的区间绘制为箱线图的代码：

# 根据价格的不同区间将数据划分为不同的组
price_ranges = pd.cut(data['价格'], bins=[0, 1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 7000])
price_groups = data.groupby(price_ranges)

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x=price_ranges, y='价格', data=data)

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数据分析，对 链家北京租房数据分析文件中将“户型”按x厅绘制为饼图；将“面积”按不同的区间绘制为饼图；的代码

对于链家北京租房数据分析文件中的“户型”按x厅绘制为饼图，可以使用Python中的pandas和matplotlib库来实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('链家北京租房数据.csv', encoding='utf-8')

# 统计各个户型数量
data = df['户型'].value_counts()

# 过滤掉没有厅数的户型
data = data[data.index.str.contains('室')]

# 将x厅的数量合并为一类
data = data.groupby(data.index.str.extract('(\d)室')[0] + '室').sum()

# 绘制饼图
plt.pie(data, labels=data.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('不同户型占比')
plt.show()

对于“面积”按不同的区间绘制为饼图，可以使用pandas中的cut函数来实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('链家北京租房数据.csv', encoding='utf-8')

# 划分面积区间
bins = [0, 50, 80, 100, 120, 150, 200, 500]
labels = ['50平米以下', '50-80平米', '80-100平米', '100-120平米', '120-150平米', '150-200平米', '200平米以上']
df['面积区间'] = pd.cut(df['面积'], bins=bins, labels=labels)

# 统计各个面积区间数量
data = df['面积区间'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.pie(data, labels=data.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('不同面积区间占比')
plt.show()

数据分析，对 链家北京租房数据分析文件中将小区名称对应的均价信息绘制纵向条形统计图，并将“户型”与“面积”作为参考数据进行售价预测，绘制售价预测分析图的代码。

首先，我们需要导入一些必要的库和数据集：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

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

接下来，我们将小区名称对应的均价信息绘制纵向条形统计图：

plt.figure(figsize=(20, 10))
sns.barplot(x='小区名称', y='均价', data=df)
plt.xticks(rotation=90)
plt.title('北京租房小区均价统计图')
plt.show()

然后，我们使用“户型”和“面积”作为参考数据进行售价预测，并绘制售价预测分析图：

# 构造特征矩阵X和目标变量y
X = df[['户型', '面积']]
y = df['售价']

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 绘制预测结果分析图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'r--')
plt.xlabel('实际售价')
plt.ylabel('预测售价')
plt.title('链家北京租房售价预测分析图')
plt.show()

这样就可以得到小区名称对应的均价信息绘制纵向条形统计图和售价预测分析图了。