用Python实现链家二手房数据分析从链家平台的角度,关注门店、成交人方面提出的

链家二手房数据分析可以从以下几个方面进行：

1. 获取数据
可以通过爬取链家网站上的二手房数据来获取数据，可以使用 Python 中的 requests 和 BeautifulSoup 库来实现，具体操作可以参考以下代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

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'}
response = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

2. 数据清洗和处理
获取到数据后，需要对数据进行清洗和处理，例如去除重复数据、缺失值处理等。

# 去除重复数据
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 处理缺失值
data.fillna(value=0, inplace=True)

3. 数据分析和可视化
在清洗和处理完数据后，可以进行数据分析和可视化，例如统计不同门店的二手房数量、平均房价等。

# 统计不同门店的二手房数量
house_count = data.groupby('门店')['二手房数量'].sum()

# 统计不同门店的平均房价
avg_price = data.groupby('门店')['平均房价'].mean()

# 可视化不同门店的二手房数量和平均房价
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(121)
plt.bar(house_count.index, house_count.values)
plt.title('不同门店的二手房数量')

plt.subplot(122)
plt.bar(avg_price.index, avg_price.values)
plt.title('不同门店的平均房价')

plt.show()

4. 关注门店、成交人方面分析
从链家平台的角度，可以关注不同门店、成交人的表现情况，例如：

- 不同门店的二手房数量和平均房价；
- 不同门店的成交率和平均成交周期；
- 不同成交人的成交数量和成交金额等。

以上分析可以通过对数据的分组统计和可视化来实现。