基于Python的二手房数据挖掘与可视化深度分析
一、技术框架与数据概况1.1 技术栈构成
import pandas as pd# 数据操纵（v1.3.5）
import numpy as np # 数值计算（v1.21.6）
from pyecharts.charts import *# 交互式可视化（v1.9.1）
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 数据尺度化（可选扩展）
采用Pandas进行数据ETL全流程处理，结合Pyecharts实现动态可视化，区别于传统Matplotlib的静态出现方式，提拔分析结果的交互性和可表明性。
1.2 数据特性解析
原始数据集包含14个字段：
[*] 结构化数据：总价（万元）、单价（元/㎡）、面积（㎡）等一连型变量
[*] 半结构化数据：户型（3室2厅）、年限（2010年建/板楼）等文本字段
[*] 分类数据：产权性质、装修情况等离散型变量
<hr> 二、数据洗濯关键技术
2.1 非常值检测与处理
# 单价解析正则表达式
data["单价"] = data["单价"].apply(lambda x: str(x))
.str.findall("(\d+
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