Python数据分析实战（一）根据数据制作热力图

前言

使用scrapy框架爬取租赁信息，对数据进行处理利用python中的seaborn,matplotlib库进行可视化分析，最后查看昌平区待租量排前十小区对应地铁站点，及其平均租房价格。

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Python数据分析实战——北京租房数据统计分析 https://www.lixian.fun/index.php/2019/11/py_fx/

一、数据读取

二、数据预处理

1.重复值和空值处理

删除重复数据

删除缺失数据，并对file_data重新赋值

2.数据转换类型

使用pandas的replace()方法完成替换数据

三、图表分析

1.房源数量、位置分布分析

按照‘区域’分组并统计每组数量

上列数据按照从大到小排序

2.百度地图开发平台申请秘钥

获取小区的经纬度

将经纬度信息保存到本地文件



修改百度地图提供的热力图源码

访问热力图HTML网页