北京部分地区房租评价价格分析

2024-02-04 02:20

本文主要是介绍北京部分地区房租评价价格分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

# -*- coding: utf-8 -*-
#Author Mr.xu
import pandas
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
import matplotlib
from IPython import display
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
file = 'F:\\lianjia.csv'
x = ['陶然亭','东直门','木樨地','西北旺','朝阳公园','宣武门','世纪城']
y = []
d = {}
c = {}
with open(file,'r',encoding='utf-8',errors='ignore') as f:content = csv.reader(f)for con in content:if len(con)==0:passelif con[1] in x:y.append([con[1],con[7]])for i in y:
#if i[0] in d:d[i[0]] = d[i[0]] + float(i[1])c[i[0]] = c[i[0]] + 1else:d.setdefault(i[0],float(i[1]))c.setdefault(i[0],int(1))
y1 = [[x,d[x]] for x in d]
y2 = [[x,c[x]] for x in c]avg = {}
for i in range(len(y2)):if y1[i][0]==y2[i][0]:avg[y1[i][0]] = round(y1[i][1]/y2[i][1],2)plt.bar(avg.keys(),avg.values())
plt.xlabel('区域')
plt.ylabel('平均价格')
plt.title('北京部分地区租房平均价格')
plt.savefig('北京租房数据分析')
plt.show()

这篇关于北京部分地区房租评价价格分析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/676118

相关文章

Android 缓存日志Logcat导出与分析最佳实践

《Android缓存日志Logcat导出与分析最佳实践》本文全面介绍AndroidLogcat缓存日志的导出与分析方法,涵盖按进程、缓冲区类型及日志级别过滤,自动化工具使用,常见问题解决方案和最佳实... 目录android 缓存日志(Logcat)导出与分析全攻略为什么要导出缓存日志?按需过滤导出1. 按

Linux中的HTTPS协议原理分析

《Linux中的HTTPS协议原理分析》文章解释了HTTPS的必要性:HTTP明文传输易被篡改和劫持,HTTPS通过非对称加密协商对称密钥、CA证书认证和混合加密机制,有效防范中间人攻击,保障通信安全... 目录一、什么是加密和解密?二、为什么需要加密?三、常见的加密方式3.1 对称加密3.2非对称加密四、

MySQL中读写分离方案对比分析与选型建议

《MySQL中读写分离方案对比分析与选型建议》MySQL读写分离是提升数据库可用性和性能的常见手段,本文将围绕现实生产环境中常见的几种读写分离模式进行系统对比,希望对大家有所帮助... 目录一、问题背景介绍二、多种解决方案对比2.1 原生mysql主从复制2.2 Proxy层中间件:ProxySQL2.3

python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)

《python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)》入职测试中的一道题,要求:从Akshare下载某一个股票近十年的财务报表包括,资产负债表,利润表,现金流量表,保存... 目录一、前言二、核心知识点梳理1、Akshare数据获取2、Pandas数据处理3、Matplotl

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

《MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析》在MySQL中,EXISTS和IN都用于子查询中根据另一个查询的结果来过滤主查询的记录,本文将基于工作原理、效率和应用场景进行全面对比... 目录一、基本用法详解1. IN 运算符2. EXISTS 运算符二、EXISTS 与 IN 的选择策略三、性能对比

MySQL 内存使用率常用分析语句

《MySQL内存使用率常用分析语句》用户整理了MySQL内存占用过高的分析方法,涵盖操作系统层确认及数据库层bufferpool、内存模块差值、线程状态、performance_schema性能数据... 目录一、 OS层二、 DB层1. 全局情况2. 内存占js用详情最近连续遇到mysql内存占用过高导致

深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决

《深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决》在Web服务器运维和性能优化过程中,Nginx日志是排查问题的重要依据,本文将围绕Nginx日志分析、499状态码的成因、排查方法及解决方案展开讨论... 目录前言1. Nginx日志基础1.1 Nginx日志存放位置1.2 Nginx日志格式2. 499

Olingo分析和实践之EDM 辅助序列化器详解(最佳实践)

《Olingo分析和实践之EDM辅助序列化器详解(最佳实践)》EDM辅助序列化器是ApacheOlingoOData框架中无需完整EDM模型的智能序列化工具,通过运行时类型推断实现灵活数据转换,适用... 目录概念与定义什么是 EDM 辅助序列化器?核心概念设计目标核心特点1. EDM 信息可选2. 智能类

Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)

《Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)》ODataSpringBootService通过初始化OData实例和服务元数据,构建框架核心能力与数据模型结构,实现序列化、URI... 目录概述第一步:OData实例创建1.1 OData.newInstance() 详细分析1.1.1