前言

嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐 ❤ ~!

今天我们的目的想必大家看标题就能明白了~

准备

首先，我们要提前准备好数据

然后打开我们的数据分析工具： Jupyter

代码及效果展示

导入模块

# 导入做数据处理的模块pandas
import pandas as pd
# 导入绘图模块pyecharts，*号代表模块里面的所有图形
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts

数据处理

1.读取数据

导入数据

设置编码encoding='gbk'

设置解释器为engine='python'

df = pd.read_csv('二手房数据.csv', encoding='gbk', engine='python')
df

2.查看表格数据描述

describe可以直接计算数值类型数据的平均值，标准差

df.describe()

3.查看表格是否有数据缺失

通过isnull查找出包含缺失值的字段

然后进行求和，计算每一列的缺失数据的数量

df.isnull().sum()

可以看到电梯数据缺失8257行

4.查看电梯列共有几种值

通过unique可以统计数据里面出现了几种值

方便后面进行填充

df['电梯'].unique()

5.缺失值填充

用“未知”填充缺失值

缺失值的处理方式有两种

第一种删除，第二种填补

• 缺失值少，就直接删除

• 缺失值多，就进行填补

这里缺失值占比较多，所以进行填补

df['电梯'].fillna('未知',inplace=True)
# 填补之后查看是否还有缺失值
df.isnull().sum()

6.查看房屋朝向数据

查看朝向值的种类

df['朝向'].unique()

朝向数据包含了‘西南’和‘南西’两个方向，将其合并为一个方向‘西南’：

# replace(被替换的值,替换后的值):
df['朝向'] = df['朝向'].str.replace('南西','西南')
df['朝向'].unique()

可以看到，丰台、朝阳、海淀、昌平在售的房源数量最多，高达12000多套，占了总量的1/2

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Pyecharts可视化

1.统计各城区二手房数据

# 这里我们要用到分组
g = df.groupby('市区')
df_region = g.count()['小区']
region = df_region.index.tolist()
count = df_region.values.tolist()
df_region

1.各城区二手房数量北京市地图

# 各城区二手房数量北京市地图
new = [x + '区' for x in region]
m = (Map().add('北京市', [list(z) for z in zip(new, count)], '北京').set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='北京市二手房各区分布'),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=3000),))
m.render_notebook()

2.各城区二手房数量-平均价格柱状图

df_price = g.mean()['价格(万元)']
df_price = round(df_price,2)

price = df_price.values.tolist()
bar = (Bar().add_xaxis(region).add_yaxis('数量',count,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)).extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts(name='价格(万元)',type_='value',min_=200,max_=900,interval=100,axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}'))).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='各城区二手房数量-平均价格柱状图'),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category",axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(is_show=True, type_="shadow"),),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量',axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False),))
)
line2 = (Line().add_xaxis(xaxis_data=region).add_yaxis(series_name="价格",yaxis_index=1,y_axis=price,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),z=10)
)
bar.overlap(line2)
grid = Grid()
grid.add(bar, opts.GridOpts(pos_left="5%", pos_right="20%"), is_control_axis_index=True)
grid.render_notebook()

3.二手房价格最低Top15

top_price = df.sort_values(by='价格(万元)')[:15]
top_price

area0 = top_price['小区'].values.tolist()
count = top_price['价格(万元)'].values.tolist()bar = (Bar().add_xaxis(area0).add_yaxis('数量', count, category_gap='50%').set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='价格(万元)'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量'),datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_='slider'))
)
bar.render_notebook()

4 二手房总价与面积散点图

s = (Scatter().add_xaxis(df['面积(㎡)'].values.tolist()).add_yaxis('',df['价格(万元)'].values.tolist()).set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_='value'))
)
s.render_notebook()

5.房屋朝向饼图

g = df.groupby('朝向')
g.count()['小区']

df_direction =  g.count()['小区']
df_direction

directions = df_direction.index.tolist()
count = df_direction.values.tolist()c1 = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='600px',)).add('',[list(z) for z in zip(directions, count)],radius=['20%', '60%'],center=['40%', '50%'],
#         rosetype="radius",label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),)    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='房屋朝向占比',pos_left='33%',pos_top="5%"),legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="80%",pos_top="25%",orient="vertical")).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}:{c} ({d}%)'),position="outside"))
c1.render_notebook()

6.装修情况/有无电梯玫瑰图

g1 = df.groupby('装修情况')
g1.count()['小区']
g2 = df.groupby('电梯')
g2.count()['小区']

df_fitment =  g1.count()['小区']
df_direction =  g2.count()['小区']
df_fitment

fitment = df_fitment.index.tolist()
count1 = df_fitment.values.tolist()directions = df_direction.index.tolist()
count2 = df_direction.values.tolist()bar = (Bar().add_xaxis(fitment).add_yaxis('', count1, category_gap = '50%').reversal_axis().set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))    .set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量'),title_opts=opts.TitleOpts(title='装修情况/有无电梯玫瑰图（组合图）',pos_left='33%',pos_top="5%"),legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="90%",pos_top="58%",orient="vertical"))
)c2 = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='600px',)).add('',[list(z) for z in zip(directions, count2)],radius=['10%', '30%'],center=['75%', '65%'],rosetype="radius",label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),)    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='有/无电梯',pos_left='33%',pos_top="5%"),legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="90%",pos_top="15%",orient="vertical")).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}:{c} \n ({d}%)'),position="outside"))bar.overlap(c2)
bar.render_notebook()

7.二手房楼层分布柱状图

g = df.groupby('楼层')
df_floor = g.count()['小区']
df_floor

floor = df_floor.index.tolist()
count = df_floor.values.tolist()
bar = (Bar().add_xaxis(floor).add_yaxis('数量', count).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='二手房楼层分布柱状缩放图'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='楼层'),datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_='slider'))
)
bar.render_notebook()

8.房屋面积分布柱状图

area_level = [0, 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 1500]    
label_level = ['小于50', '50-100', '100-150', '150-200', '200-250', '250-300', '300-350', '350-400', '大于400']    
jzmj_cut = pd.cut(df['面积(㎡)'], area_level, labels=label_level)        
df_area = jzmj_cut.value_counts()
df_area

area = df_area.index.tolist()
count = df_area.values.tolist()bar = (Bar().add_xaxis(area).add_yaxis('数量', count).reversal_axis().set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='房屋面积分布纵向柱状图'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='面积(㎡)'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量'),)
)
bar.render_notebook()

结论

丰台、朝阳、海淀、昌平在售的房源数量最多，高达12000多套，占了总量的1/2。

东城区、西城区和海淀区二手房平均售价最高，均在800万元以上。

二手房面积多集中于0-400平米，价格在0-3000万元居多。

房屋朝向约50%是坐北朝南的

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