滨江壹号房价_广州滨江壹号房价

（本文中使用的数据将放置在本文的结尾，请您自己处理。）分析过程如下：导入和打包，读取二手房屋数据并查看数据的前五行。 。因为带有中文字符的列名称处理起来比较麻烦，所以在这里将其列名称更改为英文字符可以查看数据类型和丢失情况。在上面的数据预览中，您应该将该列分为两列以进行后续分析和使用，因此将其分为两列并查看数据的前五行：删除列，重命名获得的两列：提取字段并查看数据的前十行和数据类型：从上面的字段类型开始，并将这两个字段的数据类型转换为：查看数据描述性统计信息：由上述描述统计统计信息可以获得以下信息：平均面积为㎡，中位数为㎡，表明大量大面积房屋的平均价格已经上涨。情况与上述相同，总价较高的一些房屋提高了整体平均水平。平均单价为人民币，中位数单价为人民币，平均和中位数基本相等，表明房价上涨的趋势更为线性。查看数据丢失情况：从上面可以看出，该字段中的丢失字段数为，该字段中的丢失字段数为，该字段中的丢失字段数为，这些丢失值将为在下面分析它们时将予以处理。上海地区行政地图和等级划分：分为三个层次：黄埔区，长宁区；静安区，徐汇区；杨浦区，虹口区，普陀区。上海的郊区分为三个层次：宝山区，闵行区，宝山区。青浦区嘉定区松江区；奉贤区，崇明区和金山区。可视化：通过上述直方图分析，我们可以看到，除静安区，金山区和崇明区外，二手房数量均高于集合，而浦东区数量最多。总共导入了可视化软件包：因为静安，崇明和金山这三个区的房屋数量很少，并且数据不能代表整体水平，因此在此处删除这三个区的数据以形成列表并删除上述三个区。后一个数据的前五行：计算每个市区的二手房总面积：可视化：绘制每个市区总面积的折线图。从上图可以看出，总面积的前三位是：青浦，松江和浦东，这要归功于更大的区域可视化：绘制了每个市区平均面积的折线图。上面的折线图显示，青浦区的总面积和平均面积远大于其他市区的平均面积。青浦区有大量的住房单元。
因此，分析可能是由于其不在中心，建造成本低以及房屋设计面积大这一事实。每个城市的总面积与平均面积的趋势大致相同。每个市区的平均面积在之间。其中，松江，黄埔和金山属于区域，奉贤，长宁，闵行和静安属于区域。其中包括嘉定，虹口，崇明，浦东，闸北，宝山，普陀和徐汇。杨浦区的平均面积为㎡。以区间）和∞）作为划分标准，该区域分为五个级别，分别对应于极小公寓，小公寓，中公寓，大公寓和大公寓。查找每种单位类型的编号：可视化：制作每种单位类型的编号的直方图。每个城市的平均价格排名：从以上结果中，平均总价格分布：每个城市的单价排名：从以上结果中，对单元进行分组并计算每个社区中的房屋数量以降序排列房屋数量的顺序。由于许多社区的房屋数量太少，其统计值不具有代表性，因此在此我们筛选出房屋少于的单元格，并提取房屋大于的单元格计算总价中前十个单元格的数据每个单元格的图表：可视化：在平均总价格直方图中绘制前十个单元格的平均总价格。上图显示了总价格中排名前十的单元格。名字叫翠湖天地豫园。平均总价超过10,000,是第二个上海湾的两倍。调查显示该社区位于上海的心脏地带。可以说，计算单价的前十大社区计算方法：制定平均单价之前从上图可以看到十个地区的单价直方图。排名前三的地区是翠湖天地豫园，东方曼哈顿和融创外滩一号。翠湖天地豫园的平均单价最高，超过人民币，高于排名。第二个Oriental Manhattan Group按房屋类型分组，计算每种房屋类型的房屋数量，过滤掉房屋数量较少的房屋类型的可视化：制作数量直方图。从数量直方图中，最上面的四个数字是：房间数，房间数，房间数和房间数均位于集合上方，这比后面的单元数大得多。由此可见，小户型的数量很大，这也与上海人口多，土地少的现状相吻合，所以小户型有更多的住房可以满足普通收入家庭的需求。带有大量计算的单位列表：提取上述单位的数据并查看第一行：计算每个单位的平均单价：可视化：制作每个单位单价的直方图：在上图中，单价的前三个单位是房间和房间大厅，房间大厅。可以看出，
由于总价普遍较低且经济压力较低，因此它已成为热门门户网站类型，这也导致这类房屋的价格上涨，使得小型房屋的单价高于大型房屋的单价，大小的房子。计算每个楼层的房屋数量的可视化：制作直方图。从上图可以看出，低，中，高区域的房屋数量基本相等，所有房屋均高于设定数量。其中，最高的区域最多，并且数量超过设定的数量。平均总价格的可视化：直方图由上图制成。低，中，高区域的地板平均总价格超过10,000,其中低区域的总价格最高。对于10,000个可视化，计算每个楼层的平均单价：绘制直方图从上图可以看出，低，中，高区域的平均单价基本相等，数据的缺失数据全部在元附近查看：处理字段中的缺失值：从上面删除了字段中具有空值的行并计算了底价平均数计算底价中每个底价的平均价格单价的前十位，并制作一个折线图：通过以上分析，我们可以看到，随着地板损失的增加，房价也随之上涨。在楼层数之前，房价随楼层数的增长趋势是相对线性的，但是在此之后，房价随楼层数的增长趋势则有很大的波动。可能的原因是楼层更多的房屋数超过了楼层数。数量相对较小，很容易产生误差可视化：制作直方图表明方向对住房价格有一定影响，并且朝南（南，东南，西南）的房屋总价会略低更高。这种现象也符合生活场景。朝南的房屋将拥有更好的采光，并且这些南北透明房屋的单价将高于其他方向。查看缺失的数据：删除字段中缺失的行：计算每年建造的房屋数量，并制作折线图：上面的折线图的右边是双峰形，即房屋的两个高峰每年前后都会出现建筑施工。在此期间，房屋数量急剧增加。计算每年的平均总价并制作折线图：计算每年的平均单价并制作折线图：通过以上分析，我们可以看到此数据链接