数据分析(Python+numpy+pandas+matplotlib分析58同城成都房价)

好的，那我们开始吧。 首先，我们需要安装必要的库，包括numpy、pandas和matplotlib。你可以通过以下命令来安装： ``` pip install numpy pandas matplotlib ``` 接下来，我们需要获取数据。我们可以从58同城的房产页面上爬取数据。这里我们使用Python中的requests库和BeautifulSoup库来实现。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://cd.58.com/ershoufang/' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'} r = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') house_list = soup.find_all('div', {'class': 'property_content'}) ``` 现在我们已经成功获取了房屋列表。接下来，我们需要将它们保存到一个数据框中，以便进行分析。 ```python import pandas as pd data = [] for house in house_list: title = house.find('h3').text.strip() info_list = house.find('div', {'class': 'property_des'}).find_all('p') area = info_list[0].text.strip() layout = info_list[1].text.strip() direction = info_list[2].text.strip() floor = info_list[3].text.strip() age = info_list[4].text.strip() price = house.find('div', {'class': 'property_price'}).find('p').text.strip() data.append({'title': title, 'area': area, 'layout': layout, 'direction': direction, 'floor': floor, 'age': age, 'price': price}) df = pd.DataFrame(data) ``` 现在我们已经成功将数据保存到一个数据框中。我们可以开始对数据进行分析了。 首先，我们可以查看数据的基本统计信息。 ```python print(df.describe()) ``` 接下来，我们可以绘制一个房价分布图，以了解房价的分布情况。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(df['price'], bins=20) plt.xlabel('Price') plt.ylabel('Count') plt.show() ``` 我们还可以绘制一个散点图，以了解房价与面积之间的关系。 ```python plt.scatter(df['area'], df['price']) plt.xlabel('Area') plt.ylabel('Price') plt.show() ``` 最后，我们可以绘制一个箱线图，以了解不同户型的房价分布情况。 ```python import seaborn as sns sns.boxplot(x='layout', y='price', data=df) plt.show() ``` 这样，我们就完成了58同城成都房价的数据分析。