基于Python的房源信息大数据分析和可视化_第1页
基于Python的房源信息大数据分析和可视化_第2页
基于Python的房源信息大数据分析和可视化_第3页
基于Python的房源信息大数据分析和可视化_第4页
基于Python的房源信息大数据分析和可视化_第5页
已阅读5页，还剩19页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

1.2项目目的在第1章中，我们将简要介绍本项、背景和意义，以及本文的结构和组织方式。在后续章节中，我们将详细介绍如何使用Python进利用Python的数据分析库(如Pandas、NumPy等)对房源信息进利用Python的数据可视化库(如Matplotlib、Seaborn等)对分1.3项目范围Seaborn等),将分析结果以图表的形式展示出来，便于用户直观地了2.数据获取与处理处理相关的数据。本节将介绍如何使用Python的网络爬虫库(如BeautifulSoup、Scrapy等)和数据处理库(如Pandas、NumPy等)来从链家网、58同城等房产网站上抓取房源标题、价格、面积、户型等信息。在抓取过程中，我们需要遵循网站的robots.txt规则，以2.1数据获取我们可以从58同城网站上获取部分房源信息。2.2数据清洗插值等方法进行处理。可以使用pandas库中的dropna()函数删除含有缺失值的行，或者使用fillna()函数填充缺失值。异常值处理：对于存在异常值的数据，可以通过箱线图、3原则等方法进行检测，并对异常值进行处理。可以使用nu符串类型的数据转换为数值类型。可以使用pandas库中的astype()2.3数据预处理进行相应的处理。对于缺失值，可以使用插补3.数据分析3.1房源信息统计分析我们可以使用Python中的pandas库对房源数据进行预处理，提使用agg方法对分组后的房源进行统计分析。我们可以使用matplotlib库或seaborn库对统计结果进行可视源的潜在规律。我们可以使用Kmeans算法将房源按照地理位置、价3.2房价走势分析在基于Python的房源信息大数据分析和可视化中，房价走势分3.3地域分析在可视化方面，我们可以使用地图库(如百度地图API)将地理编3.4户型分析4.1地图可视化在基于Python的房源信息大数据分析和可视化中，地图可视化4.2柱状图可视化4.3折线图可视化

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 工业设计

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论