北京租房數(shù)據(jù)房源數(shù)量位置分布分析

房源數(shù)量、位置分布分析(一)教師：亢華愛北京信息職業(yè)技術(shù)學院商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應用專業(yè)教學資源庫目錄Contents房源數(shù)量、位置分布分析1PART房源數(shù)量、位置分布分析如果希望統(tǒng)計各個區(qū)域的房源數(shù)量，以及查看這些房屋的分布情況，則需要先獲取各個區(qū)域的房源。為了實現(xiàn)這個需求，可以將整個數(shù)據(jù)按照“區(qū)域”一列進行分組房源數(shù)量、位置分布分析房源數(shù)量、位置分布分析為了能夠準確地看到各區(qū)域的房源數(shù)量，這里只需要展示“區(qū)域”與“數(shù)量”這兩列的數(shù)據(jù)即可。因此，先創(chuàng)建一個空的DataFrame對象，然后再將各個區(qū)域計算的總數(shù)量作為該對象的數(shù)據(jù)進行展示，具體代碼如下：房源數(shù)量、位置分布分析接下來，通過Pandas的groupby()方法將file_data對象按照“區(qū)域”一列進行分組，并利用count()方法統(tǒng)計每個分組的數(shù)量，具體代碼如下：房源數(shù)量、位置分布分析通過sort_values()方法對new_df對象排序，按照從大到小的順序進行排列，具體代碼如下：通過輸岀的排序結(jié)果可以看出，房源數(shù)量位于前三的區(qū)域分別是朝陽區(qū)、海淀區(qū)、豐臺區(qū)房源數(shù)量、位置分布分析▲打開/進入百度地圖開放平臺，注冊并登錄賬號。結(jié)合百度熱力圖（以特殊高亮的形式顯示該地區(qū)房源數(shù)量）采用圖形化的方式來展示各區(qū)域房源數(shù)量的具體分布▲滾動至首頁底部可以看到“申請密鑰”按鈕，并提示用于注冊成為開發(fā)者，如圖所示。單擊“申請密鑰”跳轉(zhuǎn)到注冊開發(fā)者的詳細頁面。在打開的詳情頁中，按要求填寫開發(fā)者的信息，并激活開發(fā)者郵件，完成后會跳轉(zhuǎn)到激活成功的頁面，具體如圖所示：房源數(shù)量、位置分布分析單擊圖中的“申請密鑰”按鈕，進入創(chuàng)建應用的頁面，如圖所示：房源數(shù)量、位置分布分析在當前頁面中，可以填寫應用的名稱為“租房分析”，選擇應用類型為“服務(wù)端”，并設(shè)置IP白名單為“/0”填寫完成后進行提交，會切換到“查看應用”的頁面，該頁面中顯示了剛剛創(chuàng)建的應用信息，以及申請的AK碼，如圖所示：房源數(shù)量、位置分布分析至此，我們便可以用這個AK碼來訪問應用參考文獻[1]黑馬程序員.Python數(shù)據(jù)分析與應用:從數(shù)據(jù)獲取到可視化.中國鐵道