首先说明，这是一篇技术文章。明年打算买房，媳妇这段时间总去看房子，这种状态持续了两个月，最近终于消停了。现在整个市场不明朗，我们也不确定换到哪里。不如先整理点数据，至少能监控一些区域价格，有变化能及时知道。正好可以边学Python边练手，不得不说Python确实是门不错的语言。上手速度和PHP有一拼，而且在做数据分析上有很大的优势。一、影响因素以前写过租房二三事，这篇文章在掘金的互动量比我所有的技
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2023-08-31 09:40:13
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本文为读者投稿，作者：董汇标MINUS知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/97243470最近和朋友聊到买房问题，所以对某二手房价格信息进行了爬取，爬虫见本公众号另一篇文章。本篇文章利用爬到数据的进行数据分析。在这篇文章中，用到pandas、seaborn、Matplotlib等工具，分析工具用到提琴图、箱型图、散点图等。描述性分析首先导入各种需要的库方便后
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2023-10-16 21:28:15
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房价数据分析数据简单清洗data.csv数据显示# 导入模块
import pandas as pd # 导入数据统计模块
import matplotlib # 导入图表模块
import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图模块
# 避免中文乱码
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置
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2023-09-16 12:18:54
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该比赛是针对房价预测这种回归任务开场白：生活中最难懂的是自我。kernel关于四个方面展开1. 理解问题：相对于问题而言，对每一个变量研究他们的意义和重要性
2. 单变量研究：该比赛中就针对目标变量（预测的房价）
3. 多变量分析：尝试分析独立变量和相关变量之间的关系
4. 清洗数据：处理缺失值，离群点和类别属性注：其中导入的包中有一个seaborn的库特别好用，特别适合可视化分析变量 一：理解
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2023-11-24 02:11:16
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写在前面这次的爬虫是关于房价信息的抓取，目的在于练习10万以上的数据处理及整站式抓取。数据量的提升最直观的感觉便是对函数逻辑要求的提高，针对Python的特性，谨慎的选择数据结构。以往小数据量的抓取，即使函数逻辑部分重复，I/O请求频率密集，循环套嵌过深，也不过是1~2s的差别，而随着数据规模的提高，这1~2s的差别就有可能扩展成为1~2h。因此对于要抓取数据量较多的网站，可以从两方面着手降低抓取
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2023-11-02 08:23:12
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目的：使用python的numpy、pandas、matplotlib库来分析成都二手房的房价信息。原始数据来源：贝壳找房网站上的数据https://cd.ke.com/ershoufang环境：win10 python 3.7.3 参考链接：入门Python数据分析最好的实战项目（一）环境：win10 python 3.7.3 vscode编辑器（1
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2023-06-27 11:00:09
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最近在学习python，不禁感叹其强大的数据处理能力，简单几句代码即可从互联网中获取千万数据。生活在这个数据为王的时代，我们需要学习着如何将数据为我所用。作为一个两年研发三年产品的互联网青年，依然对苏州房价望而却步。房价天天涨，刚需勇可追，但是什么时候买？买哪里？价格如何？是最值得关心的几个问题，下面技术小哥哥附身，用技术和数据给你一个答案。技术环境环境：python3.6引用模块：urllib
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2023-09-21 22:30:28
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# Python房价分析案例
随着数据分析在各行各业的广泛应用，Python因其简单易用、功能强大，成为数据科学家和分析师的首选编程语言之一。在这篇文章中，我们将通过一个房价分析的案例，展示如何使用Python进行数据处理、可视化和分析。
## 1. 数据载入与预处理
在开始数据分析之前，我们首先需要载入房价数据。通常房价数据可以从多个来源收集，如公开的数据集、房地产网站等。我们假设有一个C
# 使用Python分析房价报告的入门指南
在当今数据驱动的世界，Python是一个非常强大的工具，用于数据分析、可视化和报告生成。本文将指导您如何利用Python分析房价报告，从数据收集、清洗到可视化，下面将逐步介绍整个流程。
## 整体流程
我们将整个分析过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---------
在本篇博文中，我将分享如何使用Python进行聊城房价分析的完整过程。通过以下内容，我们将探讨版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展等多个方面。
### 版本对比
首先，我们了解Python在数据分析方面的多个版本特性以及它们之间的差异。
| 功能特性 | Python 3.6 | Python 3.8 | Python 3.10 |
|------
# Python 房价分析算法
在现代社会中，房价的波动对经济发展和居民生活产生了深远的影响。通过对房价的分析，政策制定者可以更好地进行土地和房地产政策的规划。而作为数据科学家或开发者，使用 Python 来实现房价分析算法则是一项有趣且实用的技能。本文将探讨如何使用 Python 对房价进行分析，并提供一个简单的代码示例。
## 数据准备
房价分析通常需要大量的数据，包括房子的大小、卧室数
系列文章总目录：Python数据分析及可视化实例目录 Talk is cheap, how U the code.源码包含：MongoDB数据加载Pandas数据处理、提取Bokeh时间序列曲线，饼图具体实现效果参见：Python数据分析之西安某小区房价初探 # coding: utf-8
# In[1]:
import pandas as pd
from bokeh.cha
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2024-07-24 15:37:26
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一、选题背景 1998年我国住房制度改革，停止了长期实行的住房实物福利分配制度，使得房地产业逐渐活跃起来，由此出现了住房短缺的现象，加之社会快速城镇化、居民收入不断增长以及银行住房消费信贷的支持，住房的潜在需求增大，推动着房价持续快速上涨。随着国内经济水平的不断发展，物价房价也在不断的增长。以广州为例，对于广州二手房价的分析，可以直观的看出广州各
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2024-03-13 09:52:50
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Python数据分析：网络分析（实战篇）前言随着互联网时代的到来，人们之间的联系渐渐变得紧密起来，网络分析也逐渐成为一个热门的研究方向。网络分析主要研究社交网络、信息网络、生物网络等各种网络之间的内部结构和相互关系。Python是一个经典的高级编程语言，有着丰富的数据分析库，比如NumPy、Pandas、Matplotlib等，同时，Python还有着强大的网络分析工具。本文将介绍如何使用Pyth
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2023-08-05 22:02:51
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今天给大家介绍一个非常适合新手入门的实战案例。这是一个房价预测的案例，来源于 Kaggle 网站，是很多算法初学者的第一道竞赛题目。该案例有着解机器学习问题的完整流程，包含EDA、特征工程、模型训练、模型融合等。房价预测流程下面跟着我，来学习一下该案例。没有啰嗦的文字，没有多余的代码，只有通俗的讲解。1. EDA探索性数据分析(Exploratory Data Analysis，简称EDA) 的目
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2023-12-20 19:04:50
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这是深度之眼比赛训练营课程的笔记~笔记略为粗糙，Python代码全部来自深度之眼
基本流程：数据读取-数据清洗-数据预处理(特征工程)-构建模型-训练预测-保存提交
比赛链接：House Prices: Advanced Regression Techniqueswww.kaggle.com1 原始数据
2 数据读取和描述性统计
2.1 用profiling做大概的描述性统计
import pan
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2023-08-07 21:08:00
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sklearn的波士顿房价数据是经典的回归数据集。在MOOC的课程《用Python玩转数据》最终的实践课程中就用它来进行简单的数据分析，以及模型拟合。文章将主要分为2部分：1、使用sklearn的linear_model进行多元线性回归拟合；同时使用非线性回归模型来拟合（暂时还没想好用哪个？xgboost，还是SVM？）。2、使用tensorflow建立回归模型拟合。一、使用sklearn lin
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2024-08-26 15:35:56
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今天我们利用波士顿房价进行简单分析，快速熟悉数据挖掘和分析的一般流程。1.导入数据。2.查看数据维度，从结果可以出，该数据一共有506条记录，14个特征，然后再输出特征的名字和数据类型。 3.然后用.head()函数输出前面5条数据，初步查看数据的基本内容。4.接着用.describe()函数进行数据的描述性分析，查看每一列（也就是每一个特征的数据）的条数、平均值、最大值、最小值、中位数等等，比较
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2023-11-06 12:29:46
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主要来源 Kaggle 上的一个入门挑战 房价预测 房价预测 https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques房价预测数据了解数据导入—— 了解特征列 ——影响最大的列与目标列y作图 —— 相关性最大的10个特征并做热图 —— 特征间的散点图import pandas as pd
import warnings
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2023-09-13 23:39:49
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# 全国房价分析 Python
房价是人们关注的热门话题之一，了解房价趋势和预测未来走势对于购房者和投资者来说都是非常重要的。Python作为一种强大的数据分析工具，可以帮助我们进行全国房价的分析和预测。本文将介绍如何使用Python进行全国房价分析，并提供相关代码示例。
## 数据收集
首先我们需要收集全国各地的房价数据。目前有很多房产网站提供了全国各地的房价信息，例如链家、58同城等。我们
原创
2023-07-19 19:36:23
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