租房数据预处理（3）

租房数据预处理（3）描述1.请读取租房数据原始文件zfsj_group.csv，某5行数据如下图所示。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪

追寻远方的人

1899人浏览 · 2021-10-20 10:07:28

追寻远方的人 · 2021-10-20 10:07:28 发布

租房数据预处理（3）

描述

1.请读取租房数据原始文件zfsj_group.csv，某5行数据如下图所示。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬

‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬

2.请对"区域"列数据统计，统计结果如下。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬

3.统计数据结果为zfsj3_after.csv文件，文件内前五行数据如下所示。**请参考编程模板完善代码。本题目支持文件在线评阅。**‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬

输入输出示例

	输入	输出
示例 1		`[输出处理好结果到zfsj3_after.csv]`

代码：

import numpy as np
import pandas as pd

file_path = open("zfsj_group.csv", encoding="utf-8")
file_data = pd.read_csv(file_path)
housetype_data = file_data["户型"]
file_data.drop_duplicates(inplace=True)
file_data.dropna(inplace=True)
df = pd.DataFrame(file_data.groupby('区域').count())
df.drop(['户型', '面积(㎡)', '价格(元/月)'], axis=1, inplace=True)
df.rename(columns={'小区名称': '小区数量'}, inplace=True)
df = df.reset_index()
df.to_csv("zfsj3_after.csv", encoding="utf-8", header=True)