Python贵州贵阳二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统

由于原始代码较长，我们将提供核心函数的示例，这些函数用于创建一个简单的二手房源可视化仪表板。

import pandas as pd
import plotly.express as px
from jupyter_dash import JupyterDash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import dash_bootstrap_components as dbc
 
# 假设df是包含房源数据的pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'price': [200, 150, 220, 300, 140],
    'area': [50, 40, 45, 50, 55],
    'bedrooms': [2, 1, 2, 3, 1],
    'bathrooms': [1.5, 1, 1.5, 2, 1.5]
})
 
# 创建一个二手房源价格分布的直方图
def create_price_histogram(df):
    fig = px.histogram(df, x="price")
    return dcc.Graph(figure=fig)
 
# 创建一个地图显示每个房源的位置
def create_map_locations(df):
    # 假设df中有'latitude'和'longitude'列
    fig = px.scatter_mapbox(df, lat="latitude", lon="longitude")
    return dcc.Graph(figure=fig)
 
# 创建一个二手房源价格与面积的散点图
def create_price_vs_area_scatter(df):
    fig = px.scatter(df, x="area", y="price")
    return dcc.Graph(figure=fig)
 
# 初始化Dash应用程序
app = JupyterDash(__name__)
 
# 定义布局
app.layout = dbc.Container(
    [
        dbc.Row([dbc.Col(create_price_histogram(df))]),
        dbc.Row([dbc.Col(create_map_locations(df))]),
        dbc.Row([dbc.Col(create_price_vs_area_scatter(df))]),
    ],
    fluid=True
)
 
# 运行Dash应用程序
app.run()

这个简单的代码示例展示了如何使用Plotly Express和Dash在Jupyter环境中创建一个二手房源分析仪表板。这个仪表板包括一个价格直方图、一个房源位置的地图以及价格与面积的散点图。这个示例假设数据已经清洗并准备好用于可视化。在实际应用中，你需要替换数据源和添加更多功能来满足实际需求。