数据分析实战，用Pandas分析二手车市场行情 |
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数据分析实战，用Pandas分析二手车市场行情
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这个项目主要是研究二手车市场上车辆定价的决定因素，本文将展示如何从汽车销售商网站Cars24上抓取所有的搜索结果，并建立一个包含所有找到的列表的数据库。 使用的工具（库）Requests Beautiful Soup Pandas Numpy Matplotlib Seaborn Plotly 导入所需的包并加载数据集：
现在，可以看到有一个名为Unnamed:0的列。这一列一定是在抓取数据并将其保存到CSV文件中时添加的。因此，下一步就是删除数据。 数据清洗：
现在将删除Unnamed:0列，然后再次清洗，使数据可视化。 清洗后的Dataframe：
DataFrame.info()将为项目提供有关数据类型和每一列中非空值的数量的信息。
最后我们得到了560行和9列，并且在Year、Brand、Car name、kilometer、owner、fuel、Emi、location和price等列中没有空值。 探索数据 车辆信息汇总 列类型：数字 — kilometer、price、Emi 分类 — Year、Brand、Car name、fuel、location、owner 2010年至2022年之间的车型年份 公里数范围从121英里到99944英里不等 价格从1.62万到24.36万卢比不等 数据可视化 单变量： 最畅销的品牌： a[‘Brand’].value_counts().plot(kind=’bar’) plt.xlabel(‘Brand’) plt.ylabel(‘Highest selling’) plt.show()
平均价格约为60k，二手车的中位数为50k。 价格分布更像是一个长尾分布和右偏度。这在价格分布上是非常正常的。 燃料 px.bar(a[‘fuel’].value_counts())
人们拥有的大多数汽车是汽油类型的。 人们购买最多的是汽油车，然后是柴油车和压缩天然气车。 双变量分析不同数量的前车主的车辆列表 ： sns.barplot(x=a[‘owner’],y=a[‘price(in_lk)’],errorbar=None)
从上面的图中可以看出，第一任车主的平均驾驶里程较少。 从第一任车主那里买车更好。 来自不同州的车辆列表 a.groupby([‘Location’])[‘year’].count().sort_values(ascending=False).plot(kind=’bar’, figsize=(10,6)) plt.ylabel(‘Number of listings per state’, fontsize=12) plt.xlabel(‘State’, fontsize=12) plt.title(‘Listings per State’, fontsize=18) plt.show()
从上图中可以注意到，大多数燃料类型的柴油车价格高于其他汽油和压缩天然气。 这就是为什么大多数人想购买汽油车的原因。 多变量分析： sns.barplot(x=a[“year”],y=a[“price(in_lk)”],errorbar=None,hue=a[“owner”])
在大多数年份里，第一任车主的汽车现价都很高。 当汽车以高价出售时，第一任车主的售价比第二任和第三任车主的售价高。 相关性：可以使用corr()函数找到各种特征之间的相关性。 sns.heatmap(a.corr(),annot=True)
Price和Emi的相关度为0.61。 Price一栏与Emi高度相关，因此我们可以使用任何一个变量进行分析。 plt.figure(figsize=(18,7)) sns.barplot(x=a[“Location”],y=a[“price(in_lk)”],hue=a[“Location”],errorbar=None) plt.xticks(rotation = 90) plt.show()
从可视化中，我们发现了以下结论： Hyderabad，Mumbai，Pune是排名前三的二手车市场。 在大多数年份里，第一任车主的汽车现价都很高。 当汽车出售时，第一任车主的售价比第二任和第三任车主的售价高。 我们可以看到，在Gurgaon地区的汽车价格高于其他地区。 在印度最畅销的汽车制造商是Tata、Maruti。 当二手车定价时，最重要的特征包括里程数、车主和车型年份。从可视化中，我们看到里程数越高，价格越低。 车型价格也与Emi相关，车龄越长，价格越低。 最后感谢你们的阅读和喜欢，我收藏了很多技术干货，可以共享给喜欢我文章的朋友们，如果你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你，干货内容包括： 包括：Python激活码+安装包、Python web开发，Python爬虫，Python数据分析，人工智能、机器学习等习教程。带你从零基础系统性的学好Python！ 👉Python所有方向的学习路线👈Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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