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用Python分析北京二手房房价

发布时间:2018-10-26 21:59:54 所属栏目:教程 来源:xiaoyu
导读:数据初探 首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn。 importpandasaspd importnumpyasnp importseabornassns importmatplotlibasmpl importmatplotlib.pyplotasplt fromIPython.displayimportdisplay plt.

发现Renovation装修特征中竟然有南北,它属于朝向的类型,可能是因为爬虫过程中一些信息位置为空,导致“Direction”朝向特征出现在这里,所以需要清除或替换掉。

  1. # 去掉错误数据“南北”,因为爬虫过程中一些信息位置为空,导致“Direction”的特征出现在这里,需要清除或替换 
  2. df['Renovation'] = df.loc[(df['Renovation'] != '南北'), 'Renovation'] 
  3.  
  4. # 画幅设置 
  5. f, [ax1,ax2,ax3] = plt.subplots(1, 3, figsize=(20, 5)) 
  6. sns.countplot(df['Renovation'], ax=ax1) 
  7. sns.barplot(x='Renovation', y='Price', data=df, ax=ax2) 
  8. sns.boxplot(x='Renovation', y='Price', data=df, ax=ax3) 
  9. plt.show() 

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观察到,精装修的二手房数量最多,简装其次,也是我们平日常见的。而对于价格来说,毛坯类型却是最高,其次是精装修。

Elevator 特征分析

(编辑:厦门网)

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