Python爬取北京二手房数据，说明北漂族买得起房吗？ | 附完备源码

探讨Bedrooms与TotalPrice的相关

table(DATA$Bedrooms) 
  1    2    3    4    5    6    7    9  
541 1225  779  193  102   20    5    1  
##因为拥有6、7、9个寝室数的数目较少，这里我们倾轧这些数据。 
DATA<-DATA[-(which(DATA$Bedrooms %in% "6")),] 
DATA<-DATA[-(which(DATA$Bedrooms %in% "7")),] 
DATA<-DATA[-(which(DATA$Bedrooms %in% "9")),] 
table(DATA$Bedrooms) 
   1    2    3    4    5  
 541 1225  779  193  102  
 
library(ggplot2) 
ggplot(DATA,aes(x=Bedrooms,y=TotalPrice))+geom_boxplot(col="red") 

DATA$Bedrooms<-as.numeric(DATA$Bedrooms) 
##这里将寝室数为1、2、3定名为A，4为B，5为C 
DATA$Bedrooms[DATA$Bedrooms=='1']<-"A" 
DATA$Bedrooms[DATA$Bedrooms=='2']<-"A" 
DATA$Bedrooms[DATA$Bedrooms=='3']<-"A" 
DATA$Bedrooms[DATA$Bedrooms=='4']<-"B" 
DATA$Bedrooms[DATA$Bedrooms=='5']<-"C" 

差异寝室数，TotalPrice差异。且跟着寝室数的增多，总价越高，切合公共的认知。

（编辑：湖南网）

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