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【python】python租房數據分析可視化（源碼+數據+報告）【獨一無二】

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目錄

• 【python】python租房數據分析可視化（源碼+數據+報告）【獨一無二】
• 一、設計要求
• 二、數據分析可視化

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一、設計要求

背景：
隨著在線租房平臺的興起，大量的租房數據被生成和存儲。這些數據包含了豐富的信息，如房屋類型、
地理位置、租金、設施等。通過對這些數據的分析，我們可以了解租房市場的趨勢、租戶的偏好以及
不同區域的租金差異等。

要求：
1.數據收集：（數據已獲取–租房數據.csv）
從某在線租房平臺（如鏈家、貝殼找房等）獲取租房數據，或使用公開可用的租房數據集。
數據應包含至少以下字段：房屋類型、地理位置（具體到小區或街道）、租金、面積、臥室數量、
是否包含某些設施（如空調、獨立衛生間等）。

2.數據清洗：
對收集到的數據進行清洗，處理缺失值、異常值以及重復數據。
根據需要對數據進行適當的轉換（如將租金從文本轉換為數字類型）。

3.數據分析：
使用Python的pandas庫對數據進行基本的統計分析，如計算租金的平均值、中位數、眾數等。
使用matplotlib或seaborn庫繪制圖表，展示租金與地理位置、房屋類型、面積等因素的關系。
分析不同區域的租金差異，并嘗試解釋這些差異的原因（如交通便利性、周邊設施等）。
分析租戶的偏好，如哪些設施對租戶來說是最重要的。

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二、數據分析可視化

首先，對租金進行基本統計分析，包括計算租金的平均值、中位數和眾數，并繪制租金分布的直方圖。

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns
# 租金的基本統計分析print(data['租金'].describe())
# 繪制租金的直方圖
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(data['租金'], kde=True)
plt.title('租金分布')
plt.xlabel('租金 (元)')
plt.ylabel('頻數')
plt.show()

從租金分布圖中可以看出，大多數房屋的租金集中在6000元到15000元之間，部分高檔別墅的租金超過20000元。

不同房屋類型的租金統計
通過箱線圖展示不同房屋類型的租金分布情況，可以看出別墅的租金普遍較高，而公寓和一室一廳的租金較低。

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# 不同房屋類型的租金統計
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.boxplot(x='房屋類型', y='租金', data=data)
plt.title('不同房屋類型的租金分布')
plt.xlabel('房屋類型')
plt.ylabel('租金 (元)')
plt.show()

不同地理位置的租金統計
通過箱線圖展示不同地理位置的租金分布情況，可以發現一些核心區域（如朝陽區、海淀區）的租金明顯高于其他區域。

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# 不同地理位置的租金統計
plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.boxplot(x='地理位置', y='租金', data=data)
plt.title('不同地理位置的租金分布')
plt.xlabel('地理位置')
plt.ylabel('租金 (元)')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

不同面積段的租金統計
將面積分為多個區間，展示不同面積段的租金分布情況。通常，面積越大，租金越高。

# 不同面積段的租金統計
data['面積段'] = pd.cut(data['面積(平方米)'], bins=[0, 50, 100, 150, 200, 250, 300], labels=['0-50', '51-100', '101-150', '151-200', '201-250', '251-300'])
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.boxplot(x='面積段', y='租金', data=data)
plt.title('不同面積段的租金分布')
plt.xlabel('面積段 (平方米)')
plt.ylabel('租金 (元)')
plt.show()

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各區域租金的平均值
計算并展示各區域租金的平均值，發現朝陽區和海淀區的租金較高，而遠郊區縣的租金相對較低。

# 各區域租金的平均值
avg_rent_per_location = data.groupby('地理位置')['租金'].mean().sort_values()
plt.figure(figsize=(15, 10))
avg_rent_per_location.plot(kind='barh')
plt.title('各區域租金的平均值')
plt.xlabel('平均租金 (元)')
plt.ylabel('地理位置')
plt.show()

租戶對設施的偏好
分析租戶對空調和獨立衛生間這兩個設施的偏好情況，發現大多數租戶更偏好有空調和獨立衛生間的房屋。

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# 分析租戶對設施的偏好
facility_prefs = data[['包含空調', '包含獨立衛生間']].apply(pd.Series.value_counts)
facility_prefs.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(10, 6))
plt.title('租戶對設施的偏好')
plt.xlabel('設施')
plt.ylabel('數量')
plt.xticks(rotation=0)
plt.show()

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