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平均租金分析教师：亢华爱北京信息职业技术学院商务数据分析与应用专业教学资源库目录Contents平均租金分析1PART平均租金分析平均租金分析为了进一步剖析房屋的情况，接下来，我们来分析一下各地区目前的平均租金情况平均租金分析计算各区域房租的平均价格与计算各区域户型数量的方法大同小异，首先创建一个DataFrame对象，具体代码如下：平均租金分析接下来，按照“区域”一列进行分组，然后调用sum()方法分别对房租金额和房屋面积执行求和计算，具体代码如下：平均租金分析在df_all对象的基础上增加一列，该列的名称为“每平方米租金（元）”，数据为求得的每平方米的平均价格，具体代码如下：计算出各区域房租总金额和总面积之后，便可以对每平方米的租金进行计算平均租金分析为了能更加全面地了解到各个区域的租房数量与平均租金，我们可以将之前创建的new_df对象（各区域房源数量）与df_all对象进行合并展示，由于这两个对象中都包含“区域”一列，所以这里可以采用主键的方式进行合并，也就是说通过merge0函数来实现，具体代码如下：平均租金分析合并完数据以后，就可以借用图表来展示各地区房屋的信息，其中，房源的数量可以用柱状图中的条柱表示，每平方米租金可以用折线图中的点表示，具体代码如下：平均租金分析运行结果如图所示：平均租金分析从图中可以看出，西城区、东城区、海淀区、朝阳区的房租价格相对较高东城区和西城区作为北京市的中心区，租金相比其他几个区域自然偏高一些海淀区租金较高的原因推测可能是海淀区名校较多，也是学区房最火热的地带朝阳区内的中央商务区聚集了大量的世界500强公司，因此这四个区域的房租相对其他区域较高参考文献[1]黑马程序员.Python数据分析与应用:从数据获取到可视化.中国铁道出版社：2019.

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