項目分享目的：在學習完Numpy，Pandas，matplotlib后，熟練運用它們的最好方法就是實踐並總結。在下面的分享中，我會將每一步進行分析與代碼展示， 　　　　　　　希望能對大家有所幫助。 項目名稱：鏈家二手房數據分析 項目概述：本項目主要利用上面提到的三個工具進行數據的處理 ...

繼續上一篇的工作繼續分析廣州鏈家二手房的數據。 >> Normality Test 用nortest package 的 ad.test() 分別對三個主要因素（面積，總價和均價）進行正態分布檢驗，結果顯示這三個變量都不滿足正態分布，而 Q-Q Plot 的表現方式就更直 ...

環境: R 研究對象： 1. 二手房數據的區域特征 2. 二手房數據的面積特征 1. 導入原始數據 setwd("/Users/mac/Desktop/lianjia/") d = read.csv("/Users/mac/Desktop/lianjia ...

上一篇分享了爬取鏈家二手房的數據，接下來就應該是分析這份數據。 小插曲：懶洋洋的夏天到了連人也變得懶洋洋的了（借口！）。拖拖拉拉地等到了鏈家網頁改版等到了二手房放盤數目又多了 10,000 + 套（樓市小復蘇？），總之又不得不重新爬了一份 51,000 + 的數據。 Inspect Data ...

案例:通過分析上海的二手房的數據,分析出性價比(地段,價格,未來的升值空間)來判斷哪個區位的二手房性價比最高 1.載入包 2.加載數據集 3.查看數據集 數據集有以下幾個字段構成 探究影響房價的主要因素是什么 4.查看戶型的分布 ...

房價數據分析 數據簡單清洗 data.csv 數據顯示 各區均價分析 運行如圖 全市二手房裝修程度分析 各區二手房數量所占比比例 熱門戶型均價分析 前面三個圖較簡單，最后相對於前面三個較為麻煩 先獲取得到熱門戶型前五名，通過戶型得到 ...

轉載請附帶原文地址：https://www.cnblogs.com/hello-zy/p/9440417.html 1 內容簡介 首先通過爬蟲采集鏈家網上所有南京二手房的房源數據，並對采集到的數據進行清洗；然后，對清洗后的數據進行可視化分析，探索隱藏在大量數據背后的規律；最后，采用一個聚類 ...

# 本文以浦東新區為例--其他區自行舉一反三 import requests import pandas as pd import pprint ...