Python数据挖掘：Pandas与Matplotlib房价分析实战

"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。