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数据可视化九Pandas北京租房数据分析——房源特征绘图、箱线图、动态可视化等高级操作 目录 数据可视化九Pandas北京租房数据分析——房源特征绘图、箱线图、动态可视化等高级操作案例一北京租房数据分析问题1填充空值如有否则不处理删除重复信息如有否则不处理问题2 更改列名房屋类型厅室: 户型 房屋类型精装修: 装修问题3 删除 URL、房屋类型面积 列问题4: 区域 ‘列’ 分为三部分请拆分成 ‘行政区域’、‘商圈’、‘小区’ 三个列问题5: 按要求格式化数据问题6选择 房源编号, 行政区, 商圈, 小区, 户型, 面积, 租金, 单价, 装修, 朝向, 楼层位置, 总楼层, 电梯, 车位, 用水, 用电, 燃气, 采暖, 经纪人 列 组成新的 DataFrame 保存为lianjia_cleaned.csv问题7画出 租金 的箱线图分布采用 darkgrid 风格采用boxenplot()函数问题8画出 不同行政区域 租金 的箱线图问题9画四个子图分别按 行政区域、 商圈前20、户型前10、面积自行分段画出房源数量柱状图问题10以 总楼层 为横坐标画出 房源数量 柱状图问题11房源特征绘图画四幅子图问题12仿照上面例子对用水、用电、燃气、采暖 进行饼状图分析问题13以 行政区域、商圈 两列 分组汇聚一室的 房源数量 和 平均租金并可视化 本次作业绘图可采用seaborn、matplotlib库或者pandas内置绘图功能 案例一北京租房数据分析
# 加载模块import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inlineplt.rcParams[font.sans-serif] [Arial Unicode MS] # SimHei.ttf
plt.rcParams[axes.unicode_minus] False # 导入数据
df pd.read_csv(data/lianjia.csv, encodinggbk, index_colFalse)
df.sample(1)
# 默认语言gbk另外要设置inex_col False 默认原数据无行索引不然会导致URL默认为行索引。
# header False, 默认原数据无列索引。# 查看数据总体信息空值统计查看重复数据信息df.info()df.isnull().sum()df[df.duplicated()True]问题1填充空值如有否则不处理删除重复信息如有否则不处理
# 没有空值不处理# 删除重复值
df.drop_duplicates(inplaceTrue)
df[df.duplicated()True]问题2 更改列名房屋类型厅室: 户型 房屋类型精装修: 装修
df.rename(columns{房屋类型厅室:户型, 房屋类型精装修:装修}, inplaceTrue)问题3 删除 URL、房屋类型面积 列
df.drop(columnsURL, inplaceTrue)
df.drop(columns房屋类型面积, inplaceTrue)问题4: 区域 ‘列’ 分为三部分请拆分成 ‘行政区域’、‘商圈’、‘小区’ 三个列
df[行政区域] df[区域].apply(lambda x:x.split()[0])
df[商圈] df[区域].apply(lambda x:x.split()[1])
df[小区] df[区域].apply(lambda x:x.split()[2])
df问题5: 按要求格式化数据
# 户型列 统一修改为 几室几厅几卫 格式
# 例如‘房间’ 改为 ‘室’
# 1室1卫 改为 1室0厅1卫
df[户型].replace(房间, 室, inplaceTrue)
df[户型].replace([1室1卫, 2室1卫, 3室1卫, 1室0卫, 2室2卫, 3室2卫, 1室2卫, 5室2卫, 4室2卫], [1室0厅1卫, 2室0厅1卫, 3室0厅1卫, 1室0厅0卫, 2室0厅2卫, 3室0厅2卫, 1室0厅2卫, 5室0厅2卫, 4室0厅2卫], inplaceTrue)# 面积 列去掉单位保留数字
df[面积].apply(lambda x:x[:-1])# 装修 列 数据格式修改
# 精装修 改为 精装
# # 改为 简装
df[装修].replace(精装修, 精装, inplaceTrue)
df[装修].replace(#, 简装, inplaceTrue)# 楼层 列 拆分为 楼层位置、总楼层 两列
df[楼层位置] df[楼层].apply(lambda x: x.split(/)[0])
df[总楼层] df[楼层].apply(lambda x: x.split(/)[1]).str[:-1]
df问题6选择 ‘房源编号’, ‘行政区’, ‘商圈’, ‘小区’, ‘户型’, ‘面积’, ‘租金’, ‘单价’, ‘装修’, ‘朝向’, ‘楼层位置’, ‘总楼层’, ‘电梯’, ‘车位’, ‘用水’, ‘用电’, ‘燃气’, ‘采暖’, ‘经纪人’ 列 组成新的 DataFrame 保存为lianjia_cleaned.csv
data_cleaned df[[房源编号, 行政区域, 商圈, 小区, 户型, 面积, 租金, 押金, 装修, 朝向, 楼层位置, 总楼层, 电梯, 车位, 用水, 用电, 燃气, 采暖, 经纪人]]
data_cleaned data_cleaned.reset_index(dropTrue) # 重设索引
data_cleaned.to_csv(lianjia_cleaned.csv) # 导出清洗后的数据到新的csvdf pd.read_csv(lianjia_cleaned.csv, index_col0)
df问题7画出 租金 的箱线图分布采用 darkgrid 风格采用boxenplot()函数
with sns.axes_style(darkgrid):plt.figure(figsize(6, 10))ax plt.subplot()sns.boxenplot(y租金, datadf)ax.set_ylabel(租金元/月, fontsize15)ax.set_title(房源租金分布, fontsize18)# 从箱型分布看出全市整租房源的租金主要分布在2500-5500元/套左右。问题8画出 不同行政区域 租金 的箱线图
plt.figure(figsize(14, 10))sns.boxenplot(x行政区域, y租金, datadf)plt.show()问题9画四个子图分别按 行政区域、 商圈前20、户型前10、面积自行分段画出房源数量柱状图
fig, axes plt.subplots(2, 2, figsize(20, 18)) # 绘制2*2多子图
fig.subplots_adjust(hspace0.5, wspace0.1) # 设置子图的间距df_ df.copy()
df_[面积] df_[面积].map(lambda x:eval(x[:-1]))area df_[行政区域].value_counts()
sns.barplot(xarea.index, yarea.values, paletteBlues_d, axaxes[0, 0])
axes[0, 0].tick_params(labelsize15) # 设置轴刻度文字大小,两个轴同时设置
axes[0, 0].set_xticklabels(axes[0, 0].get_xticklabels(), rotation35) # 设置轴刻度文字方向旋转角度
axes[0, 0].set_xlabel(行政区域, fontsize18)
axes[0, 0].set_ylabel(房源数量, fontsize18)trade_top20 df_[商圈].value_counts()[:20]
sns.barplot(xtrade_top20.index, ytrade_top20.values, paletteBlues_d, axaxes[0, 1])
axes[0, 1].tick_params(labelsize15)
axes[0, 1].set_xticklabels(axes[0, 1].get_xticklabels(), rotation70)
axes[0, 1].set_xlabel(Top20商圈, fontsize18)
axes[0, 1].set_ylabel()type_top10 df_[户型].value_counts()[:10]
sns.barplot(xtype_top10.index, ytype_top10.values, paletteBlues_d, axaxes[1, 0])
axes[1, 0].tick_params(labelsize15)
axes[1, 0].set_xticklabels(axes[1, 0].get_xticklabels(), rotation30)
axes[1, 0].set_xlabel(Top10户型, fontsize18)
axes[1, 0].set_ylabel(房源数量, fontsize18)# 划分面积区间。
bins [7, 15, 30, 60, 90, 125, 156]
size pd.cut(xdf_[面积], binsbins).value_counts()
sns.barplot(xsize.index, ysize.values, paletteBlues_d, axaxes[1, 1])
axes[1, 1].tick_params(labelsize15)
axes[1, 1].set_xticklabels(axes[1, 1].get_xticklabels(), rotation0)
axes[1, 1].set_xlabel(面积区间, fontsize18)
axes[1, 1].set_ylabel()plt.suptitle(房源数量分布总览, fontsize25) # 多子图加总标题问题10以 总楼层 为横坐标画出 房源数量 柱状图
plt.figure(figsize(10,6))ax plt.subplot()
s df.总楼层.value_counts()
sns.barplot(xs.index, ys.values)
ax.set_xlabel(总楼层, fontsize18)
ax.set_ylabel(房源数量, fontsize18)
ax.set_title(房源所在楼栋总层高, fontsize20)plt.show()问题11房源特征绘图画四幅子图
柱状图画出朝向(前10)分布柱状图 朝向 列饼图画出装修分布 装修 列饼图画出楼层高度分布 楼层位置 列饼图画出有无电梯分布 电梯 列
fig, axes plt.subplots(2, 2, figsize(12, 12))
plt.subplots_adjust(wspace0.1, hspace0.4)s1 df.朝向.value_counts()[:10]
sns.barplot(xs1.index, ys1.values, axaxes[0, 0])
axes[0, 0].set_xticklabels(axes[0, 0].get_xticklabels(), rotation90)
axes[0, 0].set_xlabel(朝向)
axes[0, 0].set_ylabel(房源数量)
axes[0, 0].set_title(Top10 朝向, fontsize16)s2 df.装修.value_counts()
axes[0, 1].pie(xs2.values, explodenp.ones(len(s2))*0.01, labelss2.index, autopct%.1f%%)
axes[0, 1].set_title(装修, fontsize16)s3 df.楼层位置.value_counts()
axes[1, 0].pie(xs3.values, explodenp.ones(len(s3))*0.01, labelss3.index, autopct%.1f%%)
axes[1, 0].set_title(楼层, fontsize16)s4 df.电梯.value_counts()
axes[1, 1].pie(xs4.values, explodenp.ones(len(s4))*0.01, labelss4.index, autopct%.1f%%)
axes[1, 1].set_title(电梯, fontsize16)plt.suptitle(房源特征, fontsize20)plt.show()问题12仿照上面例子对用水、用电、燃气、采暖 进行饼状图分析
fig, axes plt.subplots(2,2,figsize(12, 12))
plt.subplots_adjust(wspace0.1, hspace0.4)s1 df.用水.value_counts()
axes[0,0].pie(xs1.values, labelss1.index, explodenp.ones(len(s1))*0.1, autopct%.1f%%)s2 df.用电.value_counts()
axes[0,1].pie(xs2.values, labelss2.index, explodenp.ones(len(s2))*0.1, autopct%.1f%%)s3 df.燃气.value_counts()
axes[1,0].pie(xs3.values, labelss3.index, explodenp.ones(len(s3))*0.1, autopct%.1f%%)s4 df.采暖.value_counts()
axes[1,1].pie(xs4.values, labelss4.index, explodenp.ones(len(s4))*0.1, autopct%.1f%%)plt.show()问题13以 行政区域、商圈 两列 分组汇聚一室的 房源数量 和 平均租金并可视化
注意一室分为 ‘1室1厅1卫’, ‘1室0厅1卫’, ‘1室0厅0卫’, ‘1室1厅0卫’
df1 df[df[户型].isin([1室1厅1卫, 1室0厅1卫, 1室0厅0卫, 1室1厅0卫])] # 1室的房源共1511条
df1_group df1.groupby(商圈)[租金].agg([(房源数量, count), (平均租金, median)]) # 按照商圈分类并计算count, median
df1_price df1_group[df1_group[房源数量]14].sort_values(by平均租金) # 筛选出超过15套房源的商圈按照租金进行升序排序# 可视化
fig, ax plt.subplots(1, 1, figsize(23, 10))
ax1 ax.twinx()df1_price[房源数量].plot.line(axax1, colorred ,linewidth4)
# ax1.set_ylim(0, 70)
ax1.set_yticks([0, 20, 40, 60, 80]) # 设置y轴的刻度范围及标记默认不从0开始
ax1.legend((房源数量,), locupper center, fontsize20)df1_price[平均租金].plot.bar(axax, colorblue, alpha0.5)
ax.legend((平均租金,), fontsize20)ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation65)
ax.set_xlabel()
ax.set_ylabel(平均租金, fontsize20)
ax.tick_params(labelsize20)
ax1.set_ylabel(房源数量, fontsize20)
ax1.tick_params(labelsize20)ax.set_title(1室户型的平均租金与房源数量, fontsize25)plt.show()
