Python案例｜Matplotlib库实现的数据分析
数据展示是数据分析和挖掘中的重要环节，通过图形的形式可以直观、清晰地呈现数据内在的规律。
本文所用数据采用上一篇案例实现后的数据表，数据存储在newbj_lianJia.csv文件中，具体代码如下。
import pandas as pd #导入库
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 调整字体设置
plt.rcParams 'axes.unicode minus False
df=pd.read csv('newbj lianJia.csv',encoding='gbk') # 读取文件
本文主要任务是展示并分析每一属性的数据分布情况，具体包括以下几个方面。
（1） 绘制各楼层平均租金分布的条形图。
（2） 绘制各城区房屋平均租金的折线图。
（3） 绘制平均租金前20名的街道房屋数量的柱状图及其平均租金分布折线图。
（4） 绘制房屋户型前10名的占比情况。
01、案例实现
（1） 绘制各楼层平均租金分布的条形图。代码如下。
# 按照楼层分组
g=df.groupby('floor')
# 计算各楼层的房屋数量
df floor=g.count()['ID
floor=df floor.index.tolist()
# 计算各楼层的平均租金
df floor rent=g.mean() 'rent;
rent=df floor rent.values.tolist ()
rent= round(x,2) for x in rent
# 绘制条形图
plt.barh(y=floor,width=rent)
plt.ylabel('楼层')
plt.xlabel('租金/元)
plt.title('各楼层平均租金条形图',fontproperties='stkaiti',fontsize=14)
plt.tight layout(pad=2)
plt.show()运行结果如图1所示。
■图1 各楼层平均租金的条形图
可以看出，对租金影响最大的依次是：地下室、低楼层、中楼层、高楼层。
（2） 绘制各城区房屋平均租金的折线图。
代码如下。
# 按照城区进行分组，统计租金的平均值
dfl=df.groupby('district')['rent'].mean()
# 获取城区名
region=df1.index.tolist()
# 获取各城区的平均租金
rent=_round(x,2) for x in dfl.values.tolist()
# 绘制各城区房屋租金折线图
plt.figure(figsize=(12，6))
plt.plot(region,rent,c='r',marker='o',linestyle='--')
for x,y in zip(region,rent):
plt.text(x,Y,' .0f' y,ha='center',fontsize=11)
# 设置坐标轴标签文本
plt.ylabel('租金/元,fontproperties='simhei')
plt.xlabel('城区',fontproperties='simhei')
#设置图形标题
plt.title(各城区房屋平均租金折线图,fontproperties='stkaiti'
fontsize=14)
# 设置横坐标字体倾斜角度
plt.xticks(rotation=15)# 显示图形
plt.show()运行结果如图1所示。
■图1 各城区房屋平均租金的折线图
可以看出，城区对房租的影响很大，平均租金最高的是朝阳区，13976元，最低的是密云区，3480元。当然，这与城区所在的地理位置有着直接的关系，距离市中心越近，租金越高，距离市中心越远，租金越低。
（3） 绘制平均租金前20名的街道房屋数量的柱状图及其平均租金分布折线图。
代码如下。
# 按照街道进行分组
g=df.groupby('street')
# 对街道按照平均租金进行升序排序，并取前 20 名
df region=g.mean() 'rent
top_street rentdf region.sort values(axis=0,ascending=False)[:20]
# 获取排名前 20 名的街道名称
region=top street rent .index.tolist ()
# 统计各个街道出租房屋数量
count=[g.count()['ID'][s] for s in region]
# 获取排名前 20 名的街道的平均租金
rent= round(x,2) for x in top street rent.values.tolist()#绘图
fig,axs=plt.subplots(1,1,figsize=(12,6))axs.bar(region,height=count)
plt.ylabel("数量")
plt.xlabel("街道")
axs1=axs.twinx()
axsl.plot(region,rent,c='r',marker='o',linestyle='--')for x,y in zip(region,count):
axs.text(x,y,.Of' y, ha='center',fontsize=12)
for x,y in zip(region,rent):axs1.text(x,y,.Of' yha='center',fontsize=12)axs.set title(租金前 20 名的街道出租房屋数量及其租金分布图fontsize= 14)
plt.ylabel("租金/元")
fig.autofmt xdate(rotation=15)
plt.tight layout(pad=1)
plt.show()运行结果如图2所示。
■图2 租金前20名的街道出租房屋数量及租金分布图
可以看出，租金最贵的街道为官园、安定门、宣武门、西山、白石桥。除了租金最高的官园，其余街道的租金相差不是很多，所以街道属性与租金没有很强的相关性。
（4） 绘制房屋户型前10名的占比情况，代码如下。
# 根据房屋户型分组
dfl=df .groupby('model')
#计算房屋户型数量，排序并取前 10 名
df model=dfl.count()['ID'].sort values(axis=0,ascending=False)[:10]
model=df model.index.tolist ()
# 计算房屋数量
count=df model.values.tolist()#绘制房屋户型占比饼图
plt.pie(count,labels=model,autopct='%1.2f%')# 设置图形标题
plt.title('房屋户型前 10 名的占比情况,fontproperties='stkaiti'fontsize=14)
plt.show()运行结果如图3所示。
可以看出，大部分房屋的户型为2室1厅1卫、1室1厅1卫、3室1厅1卫、3室2厅2卫。