Pandas：二手房数据清洗、可视化、实战演练指南

2024-02-02 13:33:24

我们将在 Pandas 中使用一组二手房数据，利用Pandas 的丰富特性，对数据进行清洗和处理，然后用 Python库创建出能洞察数据趋势的清晰可视化图表。本文将手把手引导您进行数据清洗、可视化，并提供免费资源和 Python 代码。

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1. 数据清洗

第一步是加载数据并设置索引。我们将使用 Pandas 打开 CSV 文件，并将第一列设置为索引列。

import pandas as pd

# 加载 CSV 文件
df = pd.read_csv('二手房数据.csv')

# 设置索引列
df.index_col = 0

接下来，我们将去除单位，例如总价、建筑面积和单价字段。

# 去除单位
df['总价'] = df['总价'].str.replace('元', '')
df['建筑面积'] = df['建筑面积'].str.replace('㎡', '')
df['单价'] = df['单价'].str.replace('元/㎡', '')

2. 数据可视化

现在我们来使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化。我们将创建柱状图、折线图和饼图来展示不同方面的数据。

# 创建柱状图
plt.bar(df['总价'], df['建筑面积'])
plt.xlabel('总价')
plt.ylabel('建筑面积')
plt.title('总价与建筑面积关系')
plt.show()

# 创建折线图
plt.plot(df['单价'], df['建筑面积'])
plt.xlabel('单价')
plt.ylabel('建筑面积')
plt.title('单价与建筑面积关系')
plt.show()

# 创建饼图
plt.pie(df['户型'].value_counts(), labels=df['户型'].value_counts().index)
plt.title('户型分布')
plt.show()

3. 实战练习

最后，我们将进行实战练习。我们将使用提供的数据集来分析二手房市场，并利用可视化结果来洞察数据趋势。

# 加载 CSV 文件
df = pd.read_csv('二手房数据.csv')

# 设置索引列
df.index_col = 0

# 去除单位
df['总价'] = df['总价'].str.replace('元', '')
df['建筑面积'] = df['建筑面积'].str.replace('㎡', '')
df['单价'] = df['单价'].str.replace('元/㎡', '')

# 创建柱状图
plt.bar(df['总价'], df['建筑面积'])
plt.xlabel('总价')
plt.ylabel('建筑面积')
plt.title('总价与建筑面积关系')
plt.show()

# 创建折线图
plt.plot(df['单价'], df['建筑面积'])
plt.xlabel('单价')
plt.ylabel('建筑面积')
plt.title('单价与建筑面积关系')
plt.show()

# 创建饼图
plt.pie(df['户型'].value_counts(), labels=df['户型'].value_counts().index)
plt.title('户型分布')
plt.show()