1. 
   居住空间与通勤成本的关联：分析公租房的分布特点与就业热点区域之间的空间关系，评估不同居住位置对通勤时间、交通费用等通勤成本的影响。
2. 交通设施与通勤效率：考察公共交通系统（地铁、公交、共享单车等）的覆盖程度、运营效率及对群体通勤的便利性，探讨如何通过优化交通网络降低通勤成本。
3. 政策效应评估：分析公租房政策在缓解住房压力的同时，对其通勤成本产生的直接或间接影响，评估政策的有效性与改进空间。
4. 生活空间优化建议：基于上述分析，从城市住房政策调整、公租房布局优化、交通基础设施建设与升级等多个维度，提出降低外来群体通勤成本、提升其生活品质的具体建议。

我将首先创建饼图，然后逐步进行其他类型的图表。

接下来，进行数据分析。

1. 居住空间与通勤成本的关联分析

分析公租房的分布特点与就业热点区域之间的空间关系。
这里我们使用“您的工作所在地”和“您的平均月收入”作为代表。

分析结果

1. 居住空间与通勤成本的关联
   • 工作所在地分布：图表显示了不同工作地点的人数分布。可以看出，某些地区的工作人数较多，这可能与公租房的分布有关。
   • 平均月收入分布：此图展示了不同收入水平的人数分布。收入水平可能与通勤成本相关，因为不同的收入群体可能选择不同的交通方式和居住区域。

接下来，继续分析交通设施与通勤效率，以及政策效应评估的部分。

2. 交通设施与通勤效率

分析公共交通系统的覆盖程度、运营效率及对群体通勤的便利性
这里我们使用“您平时常使用的主要交通工具是”作为代表

transport_modes = df[['您平时常使用的主要交通工具是.1', '您平时常使用的主要交通工具是.2', '您平时常使用的主要交通工具是.3']]

# 统计各种交通工具的使用频率
transport_counts = transport_modes.apply(pd.Series.value_counts).fillna(0)
transport_counts = transport_counts.sum(axis=1)

# 绘制交通工具使用频率的分布图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=transport_counts.values, y=transport_counts.index)
plt.title('主要交通工具使用频率')
plt.xlabel('人数')
plt.ylabel('交通工具')
plt.show()

分析结果

3. 政策效应评估
   • 公租房租金满意度：图表展示了受访者对于公租房租金的满意度分布。从图中可以看出，对于公租房租金的满意度呈现一定的分化，有相当一部分人对租金表示不满。这可能反映出公租房政策在租金方面仍有改进空间。

综合以上分析，我们可以得出以下结论和建议：

1. 居住空间与通勤成本关联紧密：工作地点的分布与公租房的位置选择密切相关，不同居住位置对通勤成本有显著影响。
2. 优化交通网络降低通勤成本：地铁作为主要的通勤工具，显示了其在通勤效率上的优势。建议进一步优化公共交通网络，特别是地铁线路，以降低通勤成本。
3. 公租房政策需进一步优化：租金满意度的调查显示，公租房政策在租金方面还有改进的空间。建议对公租房租金政策进行调整，以更好地满足不同收入群体的需求。

这些分析和建议有助于上海实现更加“以人为本”的城市化进程，提升外来群体的生活品质。

变量间关系：探索不同变量之间的相关性，如年龄与婚姻状况、月收入与公租房租金、通勤时间与交通费用等。这有助于揭示变量之间的潜在联系和因果关系。 通勤与居住条件：分析通勤时间、交通费用与居住地点（如工作所在地、公租房位置）、房型等变量之间的关系，了解居住条件对通勤效率的影响。

首先，我将重新处理数据，确保特征和目标变量被正确处理。然后，我将使用相关性分析来探索不同变量之间的相关性。由于数据中存在一些缺失值，我将首先处理这些缺失值，然后构建模型。处理缺失值的常用方法包括删除含有缺失值的行或用某种策略填充缺失值。在这里，我将选择删除含有缺失值的行。

接下来，我将进行以下步骤：

1. 数据清洗：处理缺失值、异常值和数据类型转换。
2. 特征工程：提取和构造与变量间关系相关的特征。
3. 相关性分析：使用相关性分析来探索不同变量之间的相关性。
4. 结果可视化：展示相关性分析的结果。

相关性分析的结果已经可视化。从热图中可以看出不同变量之间的相关性系数。相关性系数的范围是-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有相关性。

回归分析

• 满意度影响因素：分析哪些因素显著影响租住者对公租房的满意度，如房型、租金、交通便利性等。这有助于识别改进公租房管理和服务的关键领域。

python复制
# 数据清洗和特征工程

# 1. 处理收入水平，将其转换为数值类型
data['收入水平'] = data['您的平均月收入是.'].apply(process_income)

# 2. 房型编码
data['房型编码'] = label_encoder.fit_transform(data['您租住的公租房房型是.'])

# 3. 家庭结构特征：家庭人数、工作人数、就学人数、退休人数
data['工作人数'] = data['您在上海居住的家庭结构是.其中工作人数..']
data['就学人数'] = data['您在上海居住的家庭结构是.其中就学人数..']
data['退休人数'] = data['您在上海居住的家庭结构是.其中退休人数..']

# 4. 满意度处理：将满意度转换为数值类型（这里简化处理，实际应用中可能需要更复杂的转换方式）
def process_satisfaction(satisfaction_str):
    satisfaction_mapping = {'非常满意': 5, '满意': 4, '一般': 3, '不满意': 2, '非常不满意': 1}
    return satisfaction_mapping.get(satisfaction_str, None)

对于租住者满意度模型：

• 均方误差（MSE）: 1.094
• 决定系数（R²）: 0.196
• 模型参数: [-0.228, 0.014, 0.522, -0.500, 0.491, -0.0001]
• 截距: 2.990

模型的评估指标显示决定系数（R²）为0.196，这表明模型只解释了约19.6%的目标变量的变异。

KMeans聚类分析

首先，我将选择一些可能适合进行聚类的变量，然后使用KMeans算法进行聚类分析。最后，我将可视化聚类结果，并输出模型参数。

由于数据集较大，包含多个变量，我将选择几个代表性的变量进行聚类分析。

KMeans聚类分析结果

聚类结果可视化

从上图中，我们可以看到KMeans聚类分析的结果。图中的点代表不同的数据点，颜色表示它们所属的聚类。可以看出，数据被分为三个不同的聚类。

模型参数和误差

• 模型参数（聚类中心） ：
  • 聚类1：[2.5, 0.95, 2.6, 13.6]
  • 聚类2：[2.45, 0.73, 2.91, 2.82]
  • 聚类3：[2.05, 0.84, 2.58, 8.00]
• 模型误差（Inertia） ：1345.55

分析

• 聚类中心代表了每个聚类的平均特征值，这些值可以用来描述每个聚类的特征。
• 误差值（Inertia）表示模型在聚类过程中的总误差，较小的误差值通常意味着更好的聚类效果。

总结

通过KMeans聚类分析，我们可以看到数据在“平均月收入”和“工作所在地”两个维度上的聚类情况。不同的聚类可能代表了不同的收入和工作地点特征的人群。这有助于我们更好地理解数据中的不同群体。