Python租房数据简单分析

Python租房数据简单分析

数据集：包含title,price,size,block,type

代码

from matplotlib import  pyplot as plt
import pandas as pd
import jieba
import wordcloud
from scipy.misc import imread

plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' #配置中文字体
plt.rcParams['font.size'] = 15   # 更改默认字体大小
data = pd.read_csv('house.csv',encoding='utf-8-sig') #读取数据
# print(data.head())
#0:title,1:price，2:size，3:block，4:type，
# print(data.iloc[:,0])# 第一列
# print(data.loc[0])#第一行

#房屋面积和价格的分析
plt.figure(figsize=(30,10))
plt.subplot(1,2,1) #一行两列第一个图
size = data.iloc[:,2]
price = data.iloc[:,1]
plt.scatter(size,price)
plt.xlabel('房屋面积')
plt.ylabel('价格')

plt.subplot(1,2,2) #一行两列第一个图
plt.title('面积统计',fontsize=20,)
plt.hist(size,bins = 15) #bins指定有几条柱状
plt.xlabel('房屋面积')
plt.show()

#房屋类型和价格的分析
plt.figure(figsize=(30,10))
plt.subplot(1,2,1) #一行两列第一个图
type = data.iloc[:,4]
# type = list(type)
price = data.iloc[:,1]
plt.scatter(type,price)
plt.xlabel('房屋类型')
plt.ylabel('价格')

plt.subplot(1,2,2) #一行两列第一个图
plt.title('类型统计',fontsize=20,)
type.value_counts().plot(kind='bar',) #绘制条形图
plt.xlabel('房屋类型')
plt.show()

效果：

代码

#title词云分析
title = data.iloc[:,0]

color_mask = imread("123.jpg") #读取背景图片，

title = str(title)
for ch in "'\n'' '！？｡。＂＃＄％＆＇（）＊＋，－／：；＜＝＞＠［＼］＾＿｀｛｜>｝～｟｠｢｣､、〃》「」『』【】〔〕〖〗〘〙〚〛〜〝〞〟〰〾〿–—‘’‛“”„‟…‧﹏.":
    title = title.replace(ch,"")
# 生成词云
ls = jieba.lcut(title)
txt = " ".join(ls)
a = wordcloud.WordCloud(font_path = "msyh.ttc", width = 1000, height = 700, background_color = "black",mask=color_mask,)
a.generate(txt)
a.to_file("title.png")

效果