基于python对各地房价数据分析

对于房价数据的分析，需要先获取数据并进行预处理。可以从公开数据源如政府或房地产数据网站获取数据，或者使用爬虫技术从房地产网站获取数据。获取数据后，需要对数据进行清洗、去重、缺失值处理等预处理操作。

接下来可以使用Python中的pandas、numpy、matplotlib等库对数据进行分析和可视化。以下是一个基本的分析流程：

1. 导入数据并进行预处理

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
df = pd.read_csv('house_price_data.csv')

# 去重
df = df.drop_duplicates()

# 处理缺失值
df = df.dropna()

# 筛选出需要的列
df = df[['city', 'district', 'price']]

2. 数据统计和可视化

# 统计每个城市的房价均值
mean_price = df.groupby('city')['price'].mean()

# 统计每个城市每个行政区的房价均值
mean_price_district = df.groupby(['city', 'district'])['price'].mean()

# 可视化每个城市的房价均值
mean_price.plot(kind='bar')

# 可视化每个城市每个行政区的房价均值
mean_price_district.plot(kind='bar')

3. 数据分析

# 计算每个城市的房价变化率
df['price_change'] = df.groupby('city')['price'].pct_change()

# 计算每个城市的房价波动风险
df['price_volatility'] = df.groupby('city')['price_change'].std()

# 计算每个城市的房价预测值
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = df[['district']]
y = df['price']

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

df['predicted_price'] = model.predict(df[['district']])

以上是一个基本的房价数据分析流程，具体根据实际需求可以进行更加深入的分析。