本文的数据来自网络 部分代码也有所参照 这里做了注释和延伸 旨在技术交流 如有冒犯之处请联系博主及时处理。

描述性统计分析是指运用制表和分类 图形以及计算概括性数据来描述数据特征的一种分析活动。因为本文采用的是Python语言 所以这里采用dataframe、pyplot里的方法来实现数据的描述性统计分析。

import pandas as pdimport warnings # current version of seaborn generates a bunch of warnings that we ll ignorewarnings.filterwarnings( ignore )import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltsns.set(style white , color_codes True)def sndhsVisual(): ##该数据集有区域、房间数、大厅数、面积数、楼层、有无地铁、有无学区、价格等字段 hsdata pd.read_csv( input/sndHsPr.csv ) #print(hsdata.head()) ##print(hsdata.price.quantile([0.25,0.5,0.75,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0])) ##打印各个段的中位数 ##print(hsdata.price.quantile([0.25,0.5,0.75,1.0])) #定义区映射字段 方便图标展示 dictDist { u chaoyang : 朝阳 , u dongcheng : 东城 , u fengtai : 丰台 , u haidian : 海淀 , u shijingshan : 石景山 , u xicheng : 西城 } #对dist(地区)字段应用APPLY方法替换 hsdata.dist hsdata.dist.apply(lambda x: dictDist[x]) from scipy import stats import numpy as np ###print(type(stats.mode(hsdata.price)[0][0])) ##获取均值、中位数、标准差 print(hsdata.price.agg([ mean , median , std ])) #方法一通过stats.mode获取众数 mode np.array(stats.mode(hsdata.price)[0][0].tolist()) mean_median hsdata.price.agg([ mean , median , std ]).as_matrix() merger np.hstack((mode, mean_median)) ###print(type(merger)) ##类型为ndarray ##获取众数、均值、中位数、标准差 print(pd.Series(merger,index [ mode , mean , median , std ])) print( ############### ) ##方法二通过value_counts下的index.get_level_values获取众数 mode_n hsdata[ price ].value_counts(ascending False).index.get_level_values(0).values[0] print(pd.Series([mode_n],index [ mode ]).append(hsdata.price.agg([ mean , median , std ]))) print( ############### ) ##大于0的 右偏数据 print( 偏度 str(hsdata[ price ].skew())) # 大于0的 右偏数据 ##小于0的 分散的 print( 峰度 str(hsdata[ price ].kurtosis())) #小于0的 分散的 ##print(hsdata.head(n 10)) # 这里可以指定n ##print(hsdata.info()) # 打印数据的信息(列名、数据行、为空记录数、数据类型) ##pd.set_option( display.width , 10) # 150 设置打印宽度 ##pd.set_option( display.max_colwidth , 2) hsdata.price hsdata.price / 10000 # 以万为单位 pd.set_option( display.float_format , lambda x: %.2f % x) #指定数据显示为保留小数点后2位 #print(hsdata.describe(include [np.number])) ## 这里对所有数字类型的查看数据描述 这里分不出连续变量、离散变量 ## 通过describe方法查看变量的统计信息 变量分析-连续性型 print(hsdata[[ area , price ]].describe(include [np.number])) ## 这里看连续型的更有意义 ## 1 变量分析-离散型 #print(hsdata.columns.values) for i in range(hsdata.columns.size): if hsdata.columns.values[i] not in ( area , price ): print( 变量 hsdata.columns.values[i] 频次统计: ) df1 pd.DataFrame(hsdata[hsdata.columns.values[i]].value_counts()).T df1.index [ value_cnt ] print(df1) df hsdata[hsdata.columns.values[i]].agg([ value_counts ]) #注意这里的[],是Series到DataFrame的过程 print(df.T) print( \\n ) else: continue ## 2 变量分析-连续型 plt.rcParams[ font.sans-serif ] [ SimHei ] sns.distplot(hsdata.price,color green ,bins 20,kde True,rug False) #kde表示是否画出一条高斯核密度估计线,这里的密度对应频次,rug True表示rug表示在x轴上每个观测上生成的小细条 plt.xlabel( 房子单价 单位万/平米 ) plt.ylabel( 密度 ) #plt.show() plt.hist(hsdata.price,bins 20) plt.show() ##按照地区的中位数排名并记录为新的DataFrame df_dist_price pd.DataFrame(hsdata.groupby( dist ).median().price.sort_values(ascending True)) ## 打印按照地区中位数升序的排名的索引值 print( 按照地区中位数升序的排名: str(df_dist_price.index.values)) # 方法1,借助dataframe的category类型对指定的list排序 data_tmp hsdata[[ dist , price ]] data_tmp.dist data_tmp.dist.astype( category ) data_tmp.dist.cat.set_categories([ 石景山 , 丰台 , 朝阳 , 海淀 , 东城 , 西城 ], inplace True) ##dat1.dist.cat.set_categories(df_dist_price.index.values, inplace True) 或者用这种方式替换 sns.boxplot(x dist , y price , data data_tmp) ##data_tmp.boxplot(column price ,by dist ) 或者调用DataFrame的boxplot方法 plt.ylabel( 房价单价(万元/平方米) ) plt.xlabel( 城区 ) plt.title( 城区对房价的分组箱线图 ) plt.show() ## 方法2,借助sns.boxplot的order属性 这里的有两个分类变量加一个连续变量时X是其中一个,hue是另外个. data_dist hsdata[[ dist , price ]] sns.boxplot(x dist , y price , data data_dist, order df_dist_price.index.values,hue None) plt.ylabel( 单位面积房价(万元/平方米) ) plt.xlabel( 城区 ) plt.title( 城区对房价的分组箱线图 ) plt.show() #房间数量与价格的描述性统计 data_rownum hsdata[[ roomnum , price ]] df_rownum_price_sort pd.DataFrame(data_rownum.groupby( roomnum ).median().price.sort_values(ascending True)) sns.boxplot(x roomnum ,y price ,data data_rownum,order df_rownum_price_sort.index.values,hue None) plt.ylabel( 单位面积房价(万元/平方米) plt.xlabel( 房子室数 ) plt.title( 房子室数对房价的分组箱线图 ) plt.show() # 厅数与价格的描述性统计 ##print(hsdata.groupby( halls ).halls.agg([ count ])) #print(hsdata[ halls ].value_counts()) #print( 厅最大值: str(hsdata[ halls ].max())) data_halls hsdata[[ halls , price ]] data_halls hsdata[[ halls , price ]] df_halls_price_sort pd.DataFrame(data_halls.groupby( halls ).median().price.sort_values(ascending True)) sns.boxplot(x halls , y price , data data_halls, order df_halls_price_sort.index.values, hue None) plt.ylabel( 单位面积房价(万元/平方米) plt.xlabel( 房子厅数 ) plt.title( 房子厅数对房价的分组箱线图 ) plt.show() print(data_halls.groupby( halls ).median().price.sort_index(ascending False)) data_halls.halls data_halls.halls.astype( category ) data_halls.halls.cat.set_categories([0, 1, 2, 3], inplace True) data_halls.boxplot(column price , by halls ) plt.show() hsdata[[ area , price ]].plot.scatter(x price ,y area ) plt.show() data_floor hsdata[[ floor , price ]] df_floor_price_sort pd.DataFrame(data_floor.groupby( floor ).median().price.sort_values(ascending True)) sns.boxplot(x floor , y price , data data_floor, order df_floor_price_sort.index.values, hue None) plt.ylabel( 单位面积房价(万元/平方米) plt.xlabel( 楼层 ) plt.title( 楼层对房价的分组箱线图 ) plt.show() data_subway hsdata[[ subway , price ]] df_subway_price_sort pd.DataFrame(data_subway.groupby( subway ).median().price.sort_values(ascending True)) sns.boxplot(x subway , y price , data data_subway, order df_subway_price_sort.index.values, hue None) plt.ylabel( 单位面积房价(万元/平方米) plt.xlabel( 地铁 ) plt.title( 地铁对房价的分组箱线图 ) plt.show() data_school hsdata[[ school , price ]] df_school_price_sort pd.DataFrame(data_school.groupby( school ).median().price.sort_values(ascending True)) sns.boxplot(x school , y price , data data_school, order df_school_price_sort.index.values, hue None) plt.ylabel( 单位面积房价(万元/平方米) plt.xlabel( 学校 ) plt.title( 学校对房价的分组箱线图 ) plt.show() ##地区与学区中位数统计 print(hsdata.groupby([ dist , school ]).median().price.sort_index(ascending False).unstack()) hsdata.boxplot(column price , by [ dist , school ], figsize (12, 6)) plt.show()if __name__ __main__ : sndhsVisual()

D:\\Program Files\\Python37\\python.exe E:/dataVisual/Iris.py
mean      61151.810919
median    57473.000000
std       22293.358147
Name: price, dtype: float64
mode      50000.000000
mean      61151.810919
median    57473.000000
std       22293.358147
dtype: float64
###############
mode      50000.000000
mean      61151.810919
median    57473.000000
std       22293.358147
dtype: float64
###############
偏度0.6794935869486859
峰度-0.019305888544372873
          area    price
count 16210.00 16210.00
mean     91.75     6.12
std      44.00     2.23
min      30.06     1.83
25%      60.00     4.28
50%      78.83     5.75
75%     110.52     7.61
max     299.00    14.99
变量dist频次统计:
                丰台    海淀    朝阳    东城    西城   石景山
value_counts  2947  2919  2864  2783  2750  1947

变量roomnum频次统计:
                 2     3     1    4    5
value_counts  7971  4250  3212  675  102

变量halls频次统计:
                  1     2    0   3
value_counts  11082  4231  812  85

变量floor频次统计:
              middle  high   low
value_counts    5580  5552  5078

变量subway频次统计:
                  1     0
value_counts  13419  2791

变量school频次统计:
                  0     1
value_counts  11297  4913

按照地区中位数升序的排名:[ 石景山 丰台 朝阳 海淀 东城 西城 ]
school    0    1
dist            
东城     6.71 7.75
丰台     4.16 4.90
朝阳     4.96 5.67
海淀     6.02 7.56
石景山    3.77 3.28
西城     7.26 9.32

Process finished with exit code 0
 

结论 通过分析得到地区、有无地铁、是否学区房跟价格关联性较大。

例子中的图标

城区房价箱线图

室数房价箱线图

厅数房价箱线图

楼层房价箱线图:

地铁房价箱线图: 

学校房价箱线图: 

 地区与学箱线图