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
转载
2024-07-24 15:37:26
60阅读
Kaggle房价预测详解1.导入数据2.查看各项主要特征与房屋售价的关系查看中央空调与售价关系查看装修水平与房价关系查看建造日期与售价关系不同地段与房价关系查看地皮面积与房价关系查看地下室总面积与房价关系查看关联性3.训练集数据预处理训练数据预处理创建机器学习模型得出预测结果4.导入测试集数据测试集数据预处理创建训练集特征值得到预测数据4.保存预测结果 1.导入数据导入库# 导入需要的模块
im
转载
2023-12-06 22:28:14
409阅读
1评论
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
转载
2024-03-13 09:52:50
107阅读
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
转载
2023-11-06 12:29:46
64阅读
一、选题背景随着社会的发展，炒房投资者越来越多，房价竞争愈演愈烈，让越来越多的人买不起房子。国家通过宏观调控，实施政策改革，及时制止炒房行为。在近段时间里，大部分地区的房价都有所下降，二手房在售数量上升。现在房产市场逐渐偏向未购房人群，炒房投资者能从中获得的收益越来越少，不少炒房投资者都纷纷抛售手上的空房。本次爬虫主要是为了帮助购房人群了解房产市场的情况，获取房价信息。 二、
转载
2023-07-13 22:06:12
233阅读
问题1：通过爬虫爬取链家的新房数据，并进行预处理。要求筛选出房价最高和最低的数据。
问题2：分析已给出的北京市气候数据，求出各年PM平均值和逐月气温和PM值得变化。
1.预处理新房数据通过爬虫爬取链家的新房数据https://bj.fang.lianjia.com/loupan/，并进行预处理。
• 最终的csv文件，应包括以下字段：名称，地理位置（3个
转载
2023-07-04 15:15:59
82阅读
文章目录1 课题背景2 数据爬取2.1 爬虫简介2.2 房价爬取3 数据可视化分析3.1 ECharts3.2 相关可视化图表4 最后 1 课题背景房地产是促进我国经济持续增长的基础性、主导性产业。如何了解一个城市的房价的区域分布，或者不同的城市房价的区域差异。如何获取一个城市不同板块的房价数据？ 本项目利用Python实现某一城市房价相关信息的爬取，并对爬取的原始数据进行数据清洗，存储到数据库
# 用Python爬取房价数据的完整指南
在这个数字化时代，数据的获取成为了各行各业的重要组成部分。对于初学者而言，掌握如何获取这些数据是非常有用的技能。在本文中，我们将通过一个示例向你展示如何用Python进行房价数据的爬取。以下是整个过程的概述和详细步骤。
## 整体流程
我们将用以下表格展示整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确
数据是创造和决策的原材料，高质量的数据都价值不菲。而利用爬虫，我们可以获取大量的价值数据，经分析可以发挥巨大的价值，比如：**爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。**Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析
一、爬虫简介1、网页结构了解一般由html代码编写，然后由浏览器读取显示。 起始标签 不会被显示在网页上，由浏览器读取 结束body 结尾 python读取html源码from urllib.request import urlopen
#复制网页链接
html=urlopen(
"https://www.bilibili.com/video/BV1MW411B7rv?p=2"
).read().
转载
2023-08-30 09:56:01
69阅读
Kaggle(一) 房价预测 （随机森林、岭回归、集成学习） 项目介绍：通过79个解释变量描述爱荷华州艾姆斯的住宅的各个方面，然后通过这些变量训练模型， 来预测房价。 kaggle项目链接：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 数据描述： train.csv - 训练集 test.csv - 测
转载
2024-05-05 17:54:07
218阅读
【tensorflow扩展库学习】波士顿房价预测 项目介绍 下载sklearn库 pip下载 conda下载 常规方法实现 输出 使用contrib.learn优化实现
转载
2023-12-14 11:31:42
53阅读
加州房价分析和预测步骤 1、分析工作内容 2、获得数据 3、分析和预处理数据 4、选择模型并训练 5、参数调优 6、描述我们最终方案 7、上线我们的系统数据集的几个来源1、加州大学欧文分校机器学习数据库
2、Kaggle数据库
3、亚马逊AWS开源数据库
等等。。。我们用的数据集基于加州人口普查数据的美国加州房价数据集开始我们的工作第一步分析工作内容利用加州的人口普查数据来对房价进行预测。 这份数
转载
2023-12-13 19:20:46
226阅读
前言自己动手，爬取58同城上的租房网站信息，然后用该数据预测未知的房源价格。爬虫部分不是我写的，我只是完成了其中的一部分预测功能。 预测主要是使用回归预测，预测结果比较简陋，但是也可以通过这个小项目，来简单地学习一下基于Python的回归预测。 在本文中，我实现了三种回归预测算法： 1. 支持向量回归(SVR) 2. logistic回归 3. 以及使用核技巧的岭回归(L2回归)实现过程
转载
2023-09-05 14:11:33
134阅读
这是我们python课程要求我们制作一个项目，用python爬取结果并作数据展示。我们使用requests的方法对房价的信息做了爬取，一下就是我们所爬取的网页 我们做这个项目主要分为以下几个步骤1 网页爬取过程 我们使用类的方法经行了封装在直接输入城市名的时候就可以直接get到数据class reptile:
def __in
转载
2023-12-27 10:24:39
41阅读
一、选题背景 房价问题事关国计民生，已经成为全民关注的焦点议题之一。房地产更是我国最大的产业之一，对每个人对至关重要。本文主要对房价的合理性进行分析，根据测试集中各个房屋特征对销售价格的影响。并对此进行分析。估测了房价未来走势。同时进一步探讨使得房价合理的具体措施，根据分析结果，定量分析可能对经济发展产生的影响。二、设计方案 本次机器学习设计具体方案，通过网上收集数据集，对数据集进行数据探索分
转载
2023-09-13 16:06:19
711阅读
# 使用Python获取房价数据的流程与实现
在这个数字化的时代，数据的获取与分析变得越来越重要。作为一名新手开发者，掌握如何使用Python获取房价数据，能够让你在数据分析领域迈出重要一步。本文将带你一步一步实现这个目标，从流程到代码，确保你理解每一个环节。
## 整体流程
在开始之前，我们先概述一下整个流程。我们会使用Python脚本来抓取房价数据，整个过程如下表所示：
| 步骤 |
原创
2024-10-24 05:15:50
79阅读
# 0 简介今天学长向大家介绍一个适合作为毕设的项目毕设分享 python大数据房价预测与可视化系统 1 数据爬取1.需求描述对于数据挖掘工程师来说，有时候需要抓取地理位置信息，比如统计房子周边基础设施信息，比如医院、公交车站、写字楼、地铁站、商场等，一般的爬虫可以采用python脚本爬取,有很多成型的框架如scrapy，但是想要爬百度地图就必须遵循它的JavaScriptApi，那么肯定需要自己
# Python 房价均价数据分析
随着房地产市场的不断发展，房价的数据分析逐渐成为研究和决策的关键因素。Python作为一种高效的数据分析工具，能够帮助我们轻松地进行房价均价的分析。本文将介绍使用Python进行房价均价数据分析的基本方法和常用工具，并通过示例代码演示整个过程。
## 数据准备
在进行房价均价数据分析之前，首先需要准备相关的数据。通常情况下，我们可以通过爬虫技术从房地产网站
这个是Kaggle专栏的第二篇，赛题名是：House Prices - Advanced Regression Techniques。在本文中你将会学习到：单、多变量分析相关性分析缺失值和异常值处理哑变量转换、一、排名榜让我们看下排名榜，第一名真的是碾压其他选手呀~所以，今天我们一起看看这个第一名的方案到底是多棒？ 二、数据介绍这份波士顿房价的数据集有4份数据，训练集train+测试集test+
转载
2024-01-04 13:20:39
50阅读
