台北房地产分析代码的思路

分析某地房产数据，并按要求进行可视化处理。
【实验内容】
某地房地数据存储在一个文件中（包含交易年月、房龄、附件便利店家数等），
要求：
1.安装本实验需要的库；
2.准备并处理实验需要的数据；
3.能够分析房龄、附件便利店家数等信息对房价的影响；
4.能够完成其中部分数据的可视化。
谢谢各位啦！


import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('taipei_real_estate_data.csv')

# 数据处理
df['transaction_year'] = df['transaction_date'].apply(lambda x: int(x.split('/')[0]))
df['house_age'] = df['transaction_year'] - df['building_complete_year']
df = df.drop(['transaction_date', 'transaction_year', 'building_complete_year'], axis=1)

# 分析房龄对房价的影响
plt.scatter(df['house_age'], df['unit_price'])
plt.xlabel('House Age (Year)')
plt.ylabel('Unit Price (NTD/sq.ft)')
plt.title('Relationship between House Age and Unit Price')
plt.show()

# 分析便利店数量对房价的影响
plt.scatter(df['convenient_stores_count'], df['unit_price'])
plt.xlabel('Convenient Stores Count')
plt.ylabel('Unit Price (NTD/sq.ft)')
plt.title('Relationship between Convenient Stores Count and Unit Price')
plt.show()
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
  • 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7630373
  • 这篇博客你也可以参考下：计算机视觉 ： 图像形态学处理方法，包括图像的直方图均衡化和傅里叶变换，以及图像梯度与边缘检测
  • 除此之外, 这篇博客: 计算机相关专业零基础论文画图详细教程（避免掉坑教程）中的 方法和经验都是在写论文过程中一点一点摸索出来的，当初一开始写论文要画架构图和场景图的时候一脸懵逼，啥也憋不出来，根本不知道如何下手。然后自己划拉了半天，然后画了下面这张图…… 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:

    图片8

  • 您还可以看一下 张飞老师的硬件开发与电路设计速成入门到精通视频教程第一部课程中的 稳压线性电源工作原理分析小节, 巩固相关知识点
  • 以下回答来自chatgpt:

    解决方案

    根据问题描述和参考资料，对于台北房地产数据的分析和可视化，可以按照以下步骤来实现：

    1. 安装所需库： 确保已安装pandas、matplotlib和seaborn库。可以使用以下命令来安装： python !pip install pandas !pip install matplotlib !pip install seaborn

    2. 数据准备和处理： 将房地产数据文件读入pandas的DataFrame中，以便进行进一步的分析和可视化。可以使用pandas的read_csv函数来读取数据文件。确保数据以正确的格式存储，并确保DataFrame的列名与数据一致。 ```python import pandas as pd

    # 读取房地产数据文件 data = pd.read_csv('房地产数据文件.csv')

    # 可根据需要进行数据预处理，例如去除空值、重复值等 data = data.dropna() # 去除空值 data = data.drop_duplicates() # 去除重复值

    # 检查数据的前几行 print(data.head()) ```

    1. 分析房龄和附近便利店数对房价的影响： 可使用pandas的统计函数和相关系数函数来了解房龄和附近便利店数与房价之间的关系。可以计算这些变量之间的相关性，例如使用DataFrame的corr方法。 python # 分析房龄和附近便利店数对房价的影响 correlation = data[['房龄', '附近便利店数', '房价']].corr() print(correlation)

    2. 数据可视化： 使用matplotlib和seaborn库生成各种图表来可视化数据。可以绘制散点图、折线图、箱线图等，以更好地理解变量之间的关系。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

    # 散点图 plt.scatter(data['房龄'], data['房价']) plt.xlabel('房龄') plt.ylabel('房价') plt.title('房龄与房价关系') plt.show()

    # 折线图 plt.plot(data['房龄'], data['房价']) plt.xlabel('房龄') plt.ylabel('房价') plt.title('房龄与房价关系') plt.show()

    # 箱线图 sns.boxplot(data=data, x='房龄', y='房价') plt.xlabel('房龄') plt.ylabel('房价') plt.title('房龄与房价关系') plt.show() ```

    以上是解决问题的一般步骤和代码示例，具体的实现可能需要根据实际情况进行调整。如果有任何问题，请随时提问！


如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^