数据处理 二手房数据分析
数据处理 二手房数据分析
数据处理 二手房数据分析

数据处理 二手房数据分析

其他关键技术2024年07月-2024年07月¥500.00其他
店铺头像
Python编程012
客户信息
客户图标 个人客户

二手房数据分析 安居客北京二手房房产网 https://beijing.anjuke.com/sale/rd1/?kw=

案例介绍
案例背景

删除户型为车位的信息
删除完成后重新排列index(不然会对后续操作有影响) 按照房源标签将其转换为数值(是否近地铁) 统计楼层的分布情况,看低中高顶楼各占多少数量 将户型参数分成两个内容,室和厅 从朝向里面分离出“是否朝南”的信息 将面积和单价和年份和总价参数删除数字之外的字符 将数字的数据都转为整数或浮点数格式 , 计算朝南的房子和不朝南的房子单价的平均值,计算差值 计算房子是否近地铁平均单价的差值 计算房子装修精装、简装平均单价的差值 计算房子楼层属于低中高平均单价的差值 统计建筑年份和单价和建筑面积的关系 按照建筑年份进行数据离散分组 计算每组的单价平均值,进行对比 计算每组的面积平均值,进行对比

亮点介绍

计算朝南的房子和不朝南的房子单价的平均值,计算差值
计算房子是否近地铁平均单价的差值 计算房子装修精装、简装平均单价的差值 计算房子楼层属于低中高平均单价的差值 统计建筑年份和单价和建筑面积的关系 按照建筑年份进行数据离散分组 计算每组的单价平均值,进行对比 计算每组的面积平均值,进行对比

成果展示

数据统计分析

数据计算