Python杭州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应用程序，该应用程序可以加载二手房源数据，进行简单的数据可视化，并在屏幕上显示结果。

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.express as px
import pandas as pd
 
# 读取二手房源数据
df = pd.read_csv('data.csv')
 
# 创建Dash应用程序
app = dash.Dash(__name__)
 
# 定义布局
app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(id='graph'),
    dcc.Dropdown(id='dropdown', options=[], value='')
])
 
# 回调函数：更新图表和下拉菜单选项
@app.callback(
    dash.dependencies.Output('graph', 'figure'),
    [dash.dependencies.Input('dropdown', 'value')])
def update_graph(selected_dropdown_value):
    # 根据下拉菜单的选择，选择相应的列进行绘图
    fig = px.scatter(df, x="X轴列名", y="Y轴列名", color="所需颜色分类的列名", title='图表标题')
    return fig
 
# 运行应用程序
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True, use_reloader=False)

这个简单的Dash应用程序使用了Plotly Express来创建交互式的数据可视化图表。用户可以通过下拉菜单选择不同的列来更新图表。这个例子展示了如何结合Dash和Pandas进行数据分析和可视化，并且可以很容易地被扩展为更复杂的应用程序。