基于python的二手房数据分析，思路+代码范例

Posted 2023-02-01 梦想橡皮擦

本篇博客将基于 Python ，梳理二手房数据分析的整体过程。

文章目录

• • 思路整理
  • 数据分析步骤的示例代码
  • 基于 Python 的二手房分析 | 另一种代码

思路整理

• 数据收集：从网站或其他数据源收集二手房数据，并将其存储在 CSV 或其他数据格式中。
• 数据清洗：读取数据并进行数据清洗，删除缺失或异常数据。
• 数据分析：使用 Python 中的数据分析库，如 pandas 和 numpy，对数据进行分析。您可以生成数据统计摘要，并进行回归分析，以了解房价与其他变量之间的关系。
• 可视化：使用 Python 中的可视化库，如 matplotlib 和 seaborn，对数据进行可视化。您可以生成数据的直方图，散点图等。
• 模型建立：使用机器学习技术，如线性回归或随机森林，建立二手房价格预测模型。
• 模型评估：使用交叉验证和测试数据评估模型的准确性。

其中最重要的是数据分析步骤，下面重点进行阐述。

数据分析步骤的示例代码

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
df = pd.read_csv("second_hand_houses.csv")

# 数据清洗
df.dropna(inplace=True)

# 数据统计摘要
print(df.describe())

# 分析房价与其他变量的关系
price = df['price']
sqft = df['sqft']
rooms = df['rooms']

# 生成散点图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(sqft, price)
plt.xlabel("Sqft")
plt.ylabel("Price")
plt.show()

# 生成散点图
plt.scatter(rooms, price)
plt.xlabel("Rooms")
plt.ylabel("Price")
plt.show()

代码说明如下：

• 通过 pandas 库读取 “second_hand_houses.csv” 文件，并将其存储在变量 “df” 中。
• 使用 pandas 的 info() 函数查看数据的基本信息，包括数据类型、非空值数量、内存使用情况等。
• 使用 pandas 的 describe() 函数查看数据的统计信息，包括均值、标准差、最大值、最小值等。
• 使用 matplotlib 库绘制简单的直方图，以查看各个数值型特征的分布情况。
• 使用 seaborn 库绘制简单的散点图，以查看价格与其他特征的关系。

其中 second_hand_houses.csv 文件数据如下所示：

id,price,sqft,rooms
1,200,1500,4
2,230,1200,3
3,180,1000,2
4,250,2000,5
5,210,1600,3
6,230,1400,4
7,195,1100,2
8,275,2300,6
9,185,1300,3
10,230,1600,4
11,220,1500,3

运行代码得到如下分布图。

基于 Python 的二手房分析 | 另一种代码

下面是另一种基于 Python 的二手房数据分析的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取数据
df = pd.read_csv("second_hand_houses.csv")

# 数据探索
# 1. 查看数据的前 5 行
print(df.head())

# 2. 查看数据的基本信息
print(df.info())

# 3. 查看数据的统计信息
print(df.describe())

# 4. 绘制直方图以查看数值型特征的分布情况
df.hist(bins=50, figsize=(20,15))
plt.show()

# 5. 绘制散点图以查看价格与其他特征的关系
sns.pairplot(df, x_vars=["area", "rooms"], y_vars=["price"], size=5, aspect=0.8)
plt.show()

代码说明：

• 使用 pandas 库读取 “second_hand_houses.csv” 文件，并将其存储在变量 “df” 中。
• 使用 pandas 的 head() 函数查看数据的前 5 行，以确保数据已经正确读入。
• 使用 pandas 的 info() 函数查看数据的基本信息，包括数据类型、非空值数量、内存使用情况等。
• 使用 pandas 的 describe() 函数查看数据的统计信息，包括均值、标准差、最大值。

代码运行效果如下所示。

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