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该数据来自从上一篇文章获得的Shell网络的二手住房数据。
包括以下信息：了解武汉二手房的一般信息；
，探讨诸如社区，建筑时间，房屋类型，面积，楼层，朝向等因素对房价的影响；首先导入所需的工具箱加载数据。您可以看到，在获取的数据中，楼层，建筑时间，公寓类型，面积和方向位于数据列中，并列出了关注者和发布日期，
首先，使用正则表达式处理字符串，然后将键信息提取到相应的列。单独显示必填字段，当您一眼查看数据时会更清楚：最关注的房屋：最关注的房屋，面积和价格均低于平均值。总价最高的房屋：武汉天地是一栋房屋。总价极端价值最高的社区观察到房价数据的总体分布：二手房的总价和单价具有各自的极端价值。分析数据时，房屋价格大于10,000或单价大于10,000平方米为异常值。剔除极值后，对房屋总数据进行了分析，武汉二手房的概况和住房单价的影响
单价最高的十大社区列表：
单价排名前十的社区列表
可以看出，不同社区的房价差异较大。可以看到建造时间。建房时间对房价有一定影响。其中：房屋类型对房价有一定影响。发现的问题：面积和地板的箱形图可以更直观地看到在不同楼层的房屋单价比较中的问题：数据源在分类中相对分散，这里有太多自变量类别，并且相同类型不能合并。可以看到，不同房价的房屋标签在不同的方向上是不同的，武汉二手房的基本情况为：3.二手房单价分析：
社区情况房屋类型，面积，楼层，方向标签和出现问题的时间：

本文主要介绍了如何对履带上来自履带屋的数据进行相应的二手房数据分析。分析的主要内容包括每个地区和每个社区的房屋信息，然后检查是否有数据。 获取所有五种价格的总和的数据字符串处理接下来，我将计算所有类型房屋的数量，然后使用该图像显示计算房屋类型的数量，并使用排序对其进行计算您。您可以清楚地看到结果数。为了不显示中文，我检查了Internet上的一些信息，得到的解决方案是添加两行代码。该图显示了结果。有一张图像可以清楚地看到数字分布。该图显示了公寓的类型和观看次数。请指出，谢谢！