波士顿房价数据分析与处理：Python程序实战

本教程将使用Python程序对经典的波士顿房价数据集进行分析与处理，涵盖数据读取、分析、可视化等内容。通过示例代码和结果展示，帮助您掌握Python数据分析的基本操作。

1. 资料阅读

波士顿房价数据集是一个经典的回归问题数据集，包含506个样本和13个特征，包括城镇人口比例、犯罪率、房间数等。数据集可以使用scikit-learn库中的'load_boston'函数进行加载，也可以直接从CSV格式的文件中读取。该数据集的目标是预测房价（MEDV），其取值范围在5k美元到50k美元之间。

2. 文件读写

首先，使用pandas库读取CSV文件，并对每一列进行分析。代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('boston_house_prices.csv')

# 查看每一列的最大值、最小值、平均值、方差、四分位数等
print(df.describe())

# 查看每一列的缺失值数量
print(df.isnull().sum())

运行结果如下：

[结果截图]

可以看到，该数据集没有缺失值，所有特征的取值都在合理的范围内。

3. 数据分析

接下来，使用pandas.apply方法创建新的一列'RM_TAX'，该列的值等于每一行的'RM'值乘以'TAX'值。代码如下：

df['RM_TAX'] = df.apply(lambda x: x['RM'] * x['TAX'], axis=1)

# 保存为csv文件
df.to_csv('boston_house_prices_rmtax.csv', index=False)

运行结果如下：

[结果截图]

可以看到，成功创建了新的一列'RM_TAX'，并保存为CSV格式的文件。

4. 数据可视化

最后，使用matplotlib库绘制'RM'和'MEDV'的散点图。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(df['RM'], df['MEDV'])
plt.title('RM and MEDV')
plt.xlabel('RM')
plt.ylabel('MEDV')
plt.show()

运行结果如下：

[结果截图]

可以看到，'RM'和'MEDV'之间存在一定的正相关关系，即房间数越多，房价越高。

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('boston_house_prices.csv')

# 数据分析
print(df.describe())
print(df.isnull().sum())
df['RM_TAX'] = df.apply(lambda x: x['RM'] * x['TAX'], axis=1)
df.to_csv('boston_house_prices_rmtax.csv', index=False)

# 数据可视化
plt.scatter(df['RM'], df['MEDV'])
plt.title('RM and MEDV')
plt.xlabel('RM')
plt.ylabel('MEDV')
plt.show()

本教程展示了使用Python对波士顿房价数据集进行分析和处理的基本方法，希望对您有所帮助。您可以在此基础上进行更多探索，例如使用不同的机器学习模型进行房价预测。