zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 利用Pandas和matplotlib分析我爱我家房租区间频率

    前几天利用python爬取了我爱我家的租房的一些数据,就想着能不能对房租进行一波分析,于是通过书籍和博客等查阅了相关资料,进行了房租的区间分析。不得不说,用python做区间分析比我之前用sql关键字统计区间简单多了,话不多说,上代码

    # coding=utf-8
    import pandas as pd
    import pymysql
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    db = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user="root", passwd="root", db="woaiwojia", charset='utf8')
    cursor = db.cursor()
    df = pd.read_sql("select  * from zufang ", db)
    #以下注释为对pandas读取数据之后的数据处理读取的尝试
    #前三行
    #rows = df[0:3] 
    #price和lxrphone两列
    #cols = df[['price', 'lxrphone']]
    #aa = pd.DataFrame(df)
    #前三行和lxrphone和price列
    # print(df.ix[0:3,['price','lxrphone']])
    #读取数据的信息
    # print(df.info())
    #查看表的描述性信息
    # print(df.describe())
    
    
    #以下为获取price列的最大最小值并分组
    xse = df['price']
    # print(xse.max())
    # print(xse.min())
    fanwei = list(range(1500, xse.max(), 1500))
    fenzu = pd.cut(xse.values, fanwei, right=False)  # 分组区间,长度91
    # print(fenzu.codes)#标签
    # print(fenzu.categories)#分组区间,长度8
    pinshu = fenzu.value_counts()  # series,区间-个数
    #print(pinshu)
    # print(pinshu.index)
    
    #设置plot的展示格式
    pinshu.plot(kind='bar')
    qujian = pd.cut(xse, fanwei, right=False)
    df['区间'] = qujian.values
    df.groupby('区间').median()
    df.groupby('区间').mean()
    
    pinshu_df = pd.DataFrame(pinshu, columns=['频数'])
    pinshu_df['频率f'] = pinshu_df / pinshu_df['频数'].sum()
    pinshu_df['频率%'] = pinshu_df['频率f'].map(lambda x: '%.2f%%' % (x * 100))
    
    pinshu_df['累计频率f'] = pinshu_df['频率f'].cumsum()
    pinshu_df['累计频率%'] = pinshu_df['累计频率f'].map(lambda x: '%.4f%%' % (x * 100))
    
    print(pinshu_df)
    
    plt.show()
    

    打印的结果

    这里写图片描述

    使用matplotlib.pyplot的show方法展示的数据
    这里写图片描述

    参考博客 pandas分区间,算频率
    参考书籍《Python3爬虫、数据清洗与可视化实战》

  • 相关阅读:
    OkHttp的基本使用方法
    C#中Dictionary小记
    SQL Server表的数据量大小查询
    基于.NET平台常用的框架整理
    JQuery中ajax的相关方法总结
    JQuery中的工具函数总结
    Asp.net MVC 中Controller返回值类型ActionResult
    Plupload文件上传组件使用API
    HTTP 方法:GET 对比 POST
    C#使用简单邮件传输协议(SMTP)发送邮件
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhendiao/p/9357982.html
Copyright © 2011-2022 走看看