1053 住房空置率 python

1053住房空置率是指某个地区或者社区中未被居民居住的住房单位的比例。它是一个重要的指标，可以反映出该地区的住房供需情况以及房地产市场的状况。

在Python中，你可以通过以下步骤计算1053住房空置率：
1. 首先，确定该地区或社区的总住房单位数（总房屋数量）。
2. 然后，确定该地区或社区中空置的住房单位数（未被居民居住的房屋数量）。
3. 最后，通过将空置住房单位数除以总住房单位数，并乘以100，得到住房空置率的百分比。

以下是一个简单的Python代码示例，用于计算1053住房空置率：

total_housing_units = 1000  # 总住房单位数
vacant_housing_units = 200  # 空置住房单位数

vacancy_rate = (vacant_housing_units / total_housing_units) * 100

print("1053住房空置率：", vacancy_rate, "%")

请注意，上述代码中的`total_housing_units`和`vacant_housing_units`是示例数据，你需要根据实际情况进行替换。

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要用Python计算Excel表中姓名和性别两列数据的空置率，并将这两列的空置率输出到新的Excel中，你可以使用`pandas`库来实现。首先，你需要安装`pandas`和`openpyxl`（用于读写`.xlsx`文件）库，如果还未安装，可以使用以下命令：

pip install pandas openpyxl

接下来，你可以使用以下Python脚本进行操作：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('原始数据.xlsx')

# 计算空置率
def calculate_null_rate(series):
    # 计算非空值数量
    non_null_count = series.count()
    # 计算空置率
    null_rate = 1 - (non_null_count / len(series))
    return null_rate

# 对姓名和性别列应用空置率计算函数
name_null_rate = calculate_null_rate(df['姓名'])
gender_null_rate = calculate_null_rate(df['性别'])

# 将结果输出到新的Excel中
output = pd.DataFrame({'列名': ['姓名', '性别'], '空置率': [name_null_rate, gender_null_rate]})
output.to_excel('空置率统计.xlsx', index=False)

请将`原始数据.xlsx`替换为你需要分析的Excel文件的名称，并确保该文件位于你的脚本运行目录下。同样，输出的Excel文件名为`空置率统计.xlsx`，你也可以根据需要更改文件名。

python 空置goolecrome

您可以使用Python的selenium库来控制Google Chrome浏览器。以下是一个示例代码，演示如何使用selenium打开一个空白的Google Chrome窗口：

from selenium import webdriver

# 创建Chrome浏览器实例
driver = webdriver.Chrome()

# 打开空白页面
driver.get('about:blank')

# 关闭浏览器
driver.quit()

在运行代码之前，请确保您已经安装了selenium库和Chrome浏览器，并将Chrome浏览器的驱动程序（chromedriver）添加到系统路径中。

希望这可以帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。