Python 统计和可视化答案

【问题标题】：Python stats and visualizationPython 统计和可视化
【发布时间】：2020-03-21 11:42:50
【问题描述】：

我是 Python 新手，目前正在研究一组来自 redfinn 的房地产数据。

目前我的数据是这样的：

数据集中有许多不同的社区。我想到：

获取每月的平均房屋销售量（日期字段已从屏幕截图）每个社区
仅使用我希望使用的社区（大约 4).

非常感谢任何帮助。

【问题讨论】：

你试过什么？展示您的努力以及您遇到的问题
你能告诉我你尝试了什么吗？
嗨，我已经尝试过这段代码，并成功获得了每个社区的平均销售价格。但是，我无法通过“period_end”（即日期）对此进行细分，我想知道每个月按社区出售的平均房屋价格。 mean_number_of_homes_sold = data[['neighborhood','median_sale_price']].groupby(['neighborhood']).mean() mean_number_of_homes_sold我在上面代码的不同位置放置了'period_end'，但没有成功。

标签： python pandas machine-learning statistics visualization

【解决方案1】：

据我了解，您有不同的每月售出房屋价值，您想取其平均值。如果是这样，请尝试以下代码（改为提供您的数据）：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
%matplotlib inline

data = pd.DataFrame({'neighborhood':['n1','n1','n2','n3','n3','n4','n5'],'homes_sold per month':[5,7,2,6,4,1,5],'something_else':[5,3,3,5,5,5,5]})
neighborhoods_to_plot = ['n1','n2','n4','n5'] #provide here a list you want to plot
plot = pd.DataFrame()
for n in neighborhoods_to_plot:
    plot.at[n,'homes_sold per month'] = data.loc[data['neighborhood']==n]['homes_sold per month'].mean()
plot.index.name = 'neighborhood'
plt.figure(figsize=(4,3),dpi=300,tight_layout=True)
sns.barplot(x=plot.index,y=plot['homes_sold per month'],data=plot)
plt.savefig('graph.png', bbox_inches='tight')

Plot

【讨论】：

【解决方案2】：

好的，所以我假设您正在使用 Pandas 和 Matplotlib 来处理这些数据。然后，为了获得每月平均售出房屋数量，您只需：

import pandas as pd
mean_number_of_homes_sold = data[['neighborhood','homes_sold']].groupby['neighborhood'].agg('mean')

为了获得仅与您想要的社区一起绘制的信息，您需要这样的东西

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#fill this list with strings representing the names of the data you need plotted
neighborhoods_to_plot = ['Albany Park', 'Tinley Park']
data_to_graph = data[data.neighborhood.isin(neighborhoods_to_plot)]
fig, ax = plt.subplots()
data_to_graph.plot(kind='scatter', x='avg_sale_to_list', y ='inventory_mom')
ax.set(title='Relationship between time to sale from listing and inventory momentum for selected neighborhoods')
fig.savefig('neighborhood.png', transparent=False, dpi=300, bbox_inches="tight")

您显然可以更改要绘制的数据或图表的类型，但这应该会给您一个不错的起点。

【讨论】：