Python数据挖掘:Pandas与Matplotlib房价分析实战
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更新于2024-06-30
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"这篇文章主要介绍了Pandas、Matplotlib和PCA绘图的一些实用代码,包括如何在图表中显示中文和负号、保存图片到本地、以及如何利用Pandas直接读取数据并绘制图形。作者强调了数据的重要性,并给出了一个关于商品房价时间序列分析的例子。"
在Python的数据分析中,Pandas、Matplotlib和PCA是非常重要的库。Pandas提供了一个高效的数据结构DataFrame,用于处理和分析数据。Matplotlib则是一个强大的绘图库,可以创建各种静态、动态、交互式的图表。PCA(主成分分析)是一种统计方法,常用于降维和数据可视化。
1. **plt.rcParams显示中文及负号**:
在Matplotlib中,`plt.rcParams`是一个全局配置字典,用于设置各种默认参数。若要使图表中的文本支持中文和负号,可以通过修改rcParams来实现。例如,可以添加以下代码:
```python
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用于显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用于正常显示负号
```
2. **plt.savefig保存图片至本地**:
`plt.savefig`函数可以将当前的图形保存为指定格式的图片文件。基本用法如下:
```python
plt.savefig('image_name.png', dpi=300) # 保存为PNG格式,dpi表示分辨率
```
可以根据需要调整文件名和分辨率,支持多种图像格式,如PDF、SVG等。
3. **pandas直接读取数据显示绘制图形,index_col获取索引**:
Pandas的`read_csv`函数可以方便地读取CSV文件。如果想要将某一列作为索引,可以设置`index_col`参数。例如,读取上述房价数据并以'year'列作为索引:
```python
data = pd.read_csv('32.csv', index_col='year')
```
对于绘制图形,Pandas提供了直观的`plot`方法,可以直接对DataFrame对象进行绘图。例如,绘制房价随时间的变化趋势:
```python
data.plot()
plt.show()
```
这将显示所有列的折线图,若需绘制特定城市的房价,可以指定列名,如`data['Beijing'].plot()`。
在给出的商品房价数据集中,作者选取了不同城市与贵阳的商品房价进行比较。通过Pandas读取数据并进行时间序列分析,可以观察各城市房价的波动情况,从而进行趋势预测或区域间的对比。这在房地产市场分析、政策制定等领域具有实际应用价值。
熟练掌握Pandas、Matplotlib以及PCA这些工具,对于数据科学家和分析师来说至关重要。它们能帮助我们有效地探索数据、呈现结果,并深入理解数据背后的故事。在实际工作中,结合这些工具,我们可以处理复杂的任务,如数据清洗、特征工程、可视化和初步的模型构建。不断积累和实践,将提升我们的数据分析能力。
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2023-06-03 上传
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朱王勇
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