Python天津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，我们将提供一个简化版本的示例，用于说明如何使用Python进行简单的二手房源数据可视化分析。

import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar, Line, Map, Page
from pyecharts import options as opts
 
# 假设df是加载或解析二手房源数据后的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '房源': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    '单价': [15000, 16000, 17000, 18000],
    '总价': [150, 160, 170, 180],
    '区域': ['西青', '东青', '河西', '南开']
})
 
# 二手房单价与总价分析
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(df['房源'].tolist())
    .add_yaxis("单价(元)", df['单价'].tolist())
    .add_yaxis("总价(万)", df['总价'] / 10000)  # 假设总价是以元为单位，需要转换为万
)
 
# 地图上显示房源分布
map_chart = (
    Map()
    .add("房源分布", [list(z) for z in zip(df['区域'].tolist(), df['总价'].tolist())], "区域")
)
 
# 创建包含二手房单价与总价分析及房源分布的大屏
page = Page()
page.add(bar, map_chart)
# 输出HTML文件，可以在浏览器中查看大屏
page.render("二手房数据大屏.html")

这个示例展示了如何使用pyecharts库创建一个简单的数据可视化大屏，其中包括一个柱状图和一个地图。这个代码片段可以作为一个起点，用于教育目的，展示如何将实际数据集成到可视化分析中。在实际应用中，你需要根据你的数据集和分析需求进行调整。