使用python进行北京二手房信息数据分析及可视化展示_github北京二手房每日成交

作者：菜鸟追梦旅行 | 2024-04-10 16:32:17

踩

github北京二手房每日成交

之前我们爬取了贝壳找房上的北京二手房信息，具体可以查看python爬取贝壳找房之北京二手房源信息，现在我们针对获取的数据进行分析及可视化的展示，本文代码和数据均存放在github上，链接地址：贝壳找房数据分析源码及数据，更多内容可查看个人博客：大圣的专属空间

数据预处理

由于我们爬取的数据有的会存在缺失及错乱，先对原始数据（beike_find_house - 副本.xlsx）进行清洗及格式化的处理，具体代码如下：

首先进行加载数据并且对其进行列名重命名：


import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import csv
data = pd.read_excel(r"F:\0_个人学习\3_数据分析与挖掘\2_案例实战\AI之房产信息分析\beike_find_house.xlsx", header=None)
data.columns = ['区/县','区域','小区','总价','单价','房屋户型','楼层','总面积','户型结构','套内面积','建筑类型','朝向','建筑结构','装修情况','梯户比例','供暖方式','配备电梯','产权年限','s','交易权属','u','形式','是否满五','产权形式','是否有房本','小区均价','小区建成','style','总栋数']

使用data.head()查看前五行数据，如下：

现在对数据进行清洗，因为在爬取的原始数据中有的缺失所以导致数据错乱，对其清洗比较繁琐，代码如下：


# 数据清洗
data['装修情况'] = data.apply(lambda x:x['建筑类型'] if ('南北' in str(x['户型结构'])) else x['装修情况'],axis=1)
 
data['建筑结构'] = data.apply(lambda x:x['套内面积'] if ('南北' in str(x['户型结构'])) else x['建筑结构'],axis=1)
 
data['朝向'] = data.apply(lambda x:x['户型结构'] if ('南北' in str(x['户型结构'])) else x['朝向'],axis=1)
 
data['套内面积'] = data.apply(lambda x:'㎡' if ('南北' in str(x['户型结构'])) else x['套内面积'],axis=1)
 
data['装修情况'] = data.apply(lambda x:x['朝向'] if ('㎡' in str(x['户型结构'])) else x['装修情况'],axis=1)
 
data['建筑结构'] = data.apply(lambda x:x['建筑类型'] if ('㎡' in str(x['户型结构'])) else x['建筑结构'],axis=1)
 
data['朝向'] = data.apply(lambda x:x['套内面积'] if ('㎡' in str(x['户型结构'])) else x['朝向'],axis=1)
 
data['套内面积'] = data.apply(lambda x:'㎡' if ('㎡' in str(x['户型结构'])) else x['套内面积'],axis=1)
 
data['套内面积'] = data.apply(lambda x:'㎡' if ('暂无数据' in str(x['套内面积'])) else x['套内面积'],axis=1)
 
data['装修情

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/菜鸟追梦旅行/article/detail/399836