数据分析实战北京租房数据统计分析
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了数据分析实战北京租房数据统计分析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
前言
近年来随着经济的快速发展，一线城市的资源和就业机会吸引了很多外来人口，使其逐渐成为人口密集的城市之一。据统计，2017年北京市常住外来人口已经达到了2170.7万人，其中绝大多数人是以租房的形式解决居住问题。
本文将租房网站上北京地区的租房数据作为参考，运用前面所学到的数据分析知识，一起来分析真实数据，并以图表的形式得到以下统计指标：
- 统计每个区域的房源总数量，并使用热力图分析房源位置分布情况。
- 使用条形图分析哪种户型的数量最多、更受欢迎。
- 统计每个区域的平均租金，并结合柱状图和折线图分析各区域的房源数量和租金情况。
- 统计面积区间的市场占有率，并使用饼图绘制各区间所占的比例。
数据基本介绍
目前网络上有很多的租房平台，比如自如、爱屋吉屋、房天下、链家等，其中，链家是目前市场占有率最高的公司，通过链家平台可以便捷且全面地提供可靠的房源信息。
如下图所示:
通过网络爬虫技术，爬取链家网站中列出的租房信息(爬取结束时间为2018年9月10日)，具体包括所属区域、小区名称、房屋、价格、房屋面积、户型。需要说明的是，链家官网上并没有提供平谷、怀柔、密云、延庆等偏远地区的租房数据，所以本案例的分析不会涉及这四个地区。
将爬到的数据下载到本地，并保存在“链家北京租房数据.csv”文件中，打开该文件后可以看到里面有很多条（本案例爬取的数据共计8224条)信息，具体如下图所示：
数据读取
准备好数据后，我们便可以使用 Pandas读取保存在CSV文件的数据，并将其转换成DataFrame对象展示，便于后续操作这些数据。
首先，读取数据：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from pylab import mpl
# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ['SimHei']
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
file_data = pd.read_csv('./data/链家北京租房数据.csv')
file_data.head()
读取效果如下：
数据预处理
尽管从链家官网上直接爬取下来的数据大部分是比较规整的，但或多或少还是会存在一些问题，不能直接用做数据分析。为此，在使用前需要对这些数据进行一系列的检测与处理，包括处理重复值和缺失值、统一数据类型等，以保证数据具有更高的可用性。
重复值和空值处理
预处理的前两步就是检查缺失值和重复值。如果希望检查准备的数据中是否存在重复的数据，则可以通过 Pandas 中的 duplicated()方法完成。 接下来，通过 duplicated()方法对北京租房数据进行检测，只要有重复的数据就会映射为True，具体代码如下。
# 重复数据检测
file_data.duplicated()
由于数据量相对较多，所以在 Jupyter NoteBook工具中有一部分数据会省略显示，但是从输出结果中仍然可以看到有多条返回结果为True的数 据，这表明有重复的数据。这里，处理重复数据的方式是将其删除。接下来，使用 drop_duplicates()方法直接删除重复的数据，具体代码如下。
# 删除重复数据
file_data = file_data.drop_duplicates()
与上一次输出的行数相比，可以很明显地看到减少了很多条数据，只剩下了5773条数据。
对数据重复检测完成之后，便可以检测数据中是否存在缺失值，我们可以直接使用 dropna() 方法检测并删除缺失的数据，具体代码如下。
# 删除缺失数据
file_data = file_data.dropna()
经过缺失数据检测之后，可以发现当前数据的总行数与之前相比没有发生任何变化。因此我们断定准备好的数据中并不存在缺失的数据。
数据转换类型
面积数据类型转换
在这套租房数据中，“面积(m2)”一列的数据里面有中文字符，说明这一列数据都是字符串类型的。为了方便后续对面积数据进行数学运算，所以需要将“面积(m)”一列的数据类型转换为float类型，具体代码如下。
# 创建一个空数组
data_new = np.array([])
# 取出“面积”一列数据，将每个数据末尾的中文字符去除
fild_data.info() data = file_data['面积(㎡)'].values
# 遍历获取数值部分
for i in data:
data_new = np.append(data_new, np.array(i[:-2]))
# 通过astype()方法将str类型转换为float64类型
data = data_new.astype(np.float64)
# 用新的数据替换
file_data.loc[:,'面积(㎡)']= data
户型表达方式替换
除此之外，在“户型”一列中，大部分数据显示的是“室厅”，只有个别数据显示的是"\\房间*卫”(比如索引8219对应的一行)。为了方便后期的使用， 需要将“房间"替换成"室"，以保证数据的一致性。
接下来，使用 Pandas 的 replace()方法完成替换数据的操作，具体代码如下。
# 获取“户型”一列数据
housetype_data = file_data['户型']
temp_list = []
# 通过replace()方法进行替换
for i in housetype_data:
new_info = i.replace('房间','室')
temp_list.append(new_info)
file_data.loc[:,'户型'] = temp_list # file_data['户型'] = temp_list
通过比较处理前与处理后的数据可以发现，索引为8219的户型数据已经由“4房间2卫”变成“4室2卫”，说明数据替换成功。
图表分析
数据经过预处理以后，便可以用它们来做分析了，为了能够更加直观地看到数据的变化，这里，我们采用图表的方式来辅助分析。
房源数量、位置分布分析
如果希望统计各个区域的房源数量，以及查看这些房屋的分布情况，则需要先获取各个区的房源。为了实现这个需求，可以将整个数据按照“区域”一列进行分组。
为了能够准确地看到各区域的房源数量，这里只需要展示“区域”与“数量”这两列的数据即可。因此，先创建一个空的 DataFrame对象，然后再将各个区域计算的总数量作为该对象的数据进行展示，具体代码如下。
new_df = pd.DataFrame({'区域':file_data['区域'].unique(), '数量': [0]*13}) # 传参是字典对象, 且必须是相同长度 arrays must all be same length
接下来，通过 Pandas 的 groupby()方法将 file data对象按照“区域”一列进行分组，并利用count()方法统计每个分组的数量，具体代码如下。
# 每个区域的房源数量
groupy_area = file_data.groupby(by='区域').count()
new_df['数量'] = groupy_area.values
通过 sort_values()方法对new_df对象排序，按照从大到小的顺序进行排列，具体代码如下。
# 按“数量”一列从大到小排列
new_df.sort_values(by=['数量'], ascending=False)
通过输出的排序结果可以看出，房源数量位于前的区域分别是朝阳区、海淀区、丰台区。
户型数量分析
随着人们生活水平的提高，以及各住户的生活需求，开发商设计出了各种各样的户型供人们居住。接下来，我们来分析一下户型，统计租房市场中哪种户型的房源数量偏多，并筛选出数量大于50的户型。
house_data = file_data['户型']
首先，我们定义一个函数来计算各种户型的数量，具体代码如下。
# 定义函数，用于计算各户型的数量
def all_house(arr):
key = np.unique(arr)
result = {}
# 循环每一个去重后的房型
for k in key:
mask = (arr == k) # 如果arr=k值，我就赋值
arr_new = arr[mask] # 添加这个户型所对应的值
v = arr_new.size # 取出大小
result[k] = v
return result
# 获取户型数据
house_array = file_data['户型']
house_info = all_house(house_array)
程序输出了一个字典，其中，字典的键表示户型的种类，值表示该户型的数量。
也可以这样统计：
使用字典推导式将户型数量大于50的元素筛选出来，并将筛选后的结果转换成 DataFrame 对象，具体代码如下。
# 去掉统计数量较少的值
# 字典推导式
house_data = dict((key, value) for key, value in house_info.items() if value > 50) # 如果value值>50就get
show_houses = pd.DataFrame({'户型': [x for x in house_data.keys()],
'数量': [x for x in house_data.values()]})
为了能够更直观地看到户型数量间的差异，我们可以使用条形图进行展示，其中，条形图纵轴坐标代表户型种类，横坐标代表数量。
具体代码如下：
# 图形展示
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取x,y值
house_type = show_houses['户型']
house_type_num = show_houses['数量']
# 设置画布大小
plt.figure(figsize=(10, 4), dpi=100)
# barh：横状图
plt.barh(range(11), house_type_num) # 画多少格，对应的数据是house_num
# 绘制y轴标签
plt.yticks(range(11), house_type) # 中文标签先写数字，再写中文文字
plt.xlim(10, 2500)
plt.title('北京市各区租房数量统计')
plt.xlabel('数量')
plt.ylabel('房屋类型')
# 给每个条上面添加具体数字
for x, y in enumerate(house_type_num):
plt.text(y+0.5, x-0.2, '%s'%y) # plt.text(x,y,text) 分别是位置及内容
plt.show()
通过图可上以清晰地看出，整个租房市场中户型数量较多分别为·“2室1厅”、“1室1厅”、“3室1厅”·的房屋，其中，·“2室1厅”·户型的房屋在整个租房市场中是数量最多的。
平均租金分析
为了进一步剖析房屋的情况，接下来，我们来分析一下各地区目前的平均租金情况。计算各区域房租的平均价格与计算各区域户型数量的方法大同小异，首先创建一个 DataFrame 对象，具体代码如下。
df_all = pd.DataFrame({"区域": file_data["区域"].unique(),
"房租总金额": [0]*13,
"总面积": [0]*13})
接下来，按照“区域”一列进行分组，然后调用sum()方法分别对房租金额和房屋面积执行求和计算，具体代码如下:
sum_price = file_data['价格(元/月)'].groupby(file_data['区域']).sum() # file_data.groupby(file_data['区域'])['价格(元/月)'].sum()
sum_area = file_data.groupby(by="区域")['面积(㎡)'].sum()
df_all['房租总金额'] = sum_price.values
df_all['总面积(㎡)'] = sum_area.values
计算出各区域房租总金额和总面积之后，便可以对每平方米的租金进行计算。在df_all对象的基础上增加一列，该列的名称为“每平方米租金 (元)”，数据为求得的每平方米的平均价格，具体代码如下。
# 计算每个区域每平方米的租金
df_all['每平米租金(元)'] = round(df_all['房租总金额'] / df_all['总面积'], 2) # 保留两位小数
为了能更加全面地了解到各个区域的租房数量与平均租金，我们可以将之前创建的 new_df 对象(各区域房源数量)与df_all 对象进行合并展示，由于这两个对象中都包含“区域”一列，所以这里可以采用主键的方式进行合并，也就是说通过 merge()函数来实现，具体代码如下：
# 合并new_df与df_all
df_merge = pd.merge(new_df, df_all)
合并完数据以后，就可以借用图表来展示各地区房屋的信息，其中，房源的数量可以用柱状图中的条柱表示，每平方米租金可以用折线图中的点表示，具体代码如下。
# 图形可视化
num = df_merge['数量']
price = df_merge['每平米租金(元)']
lx = df_merge['区域'] # 设置x轴标签
l = [i for i in range(13)] # 设置x轴数量
# 创建画布
fig = plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
# 显示折线图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(l, price, 'or-', label='价格')
# 折线图显示数据text()
for i, (_x, _y) in enumerate(zip(l, price)): # l对应每一个数据的x轴坐标，price对应y轴坐标
plt.text(_x+0.2, _y-0.2, price[i])
# 设置y轴坐标min.max
ax1.set_ylim(0, 160) # plt.tlim() 一个面向对象，一个面向过程
ax1.set_ylabel('价格', size=12, color='r')
# 显示图例
plt.legend(loc='upper left')
# 显示图例
ax2 = ax1.twinx() # 创建双胞胎对象（第二个绘图对象，在画布上重叠绘制）
plt.bar(l, num, label='数量', alpha=0.5, color='g') # 设置透明度，否则会遮盖
ax2.set_ylabel('数量', color='green', size=12) # 设置y轴标签
plt.legend(loc='upper right')
# 设置x轴刻度
plt.xticks(l, lx)
# 图形上面显示数据text()
for i,(_x, _y) in enumerate(zip(l, num)):
plt.text(_x-0.2, _y+0.9, num[i])
plt.show()
从图中可以看出，西城区、东城区、海淀区、朝阳区的房租价格相对较高，这主要是因为东城区和西城区作为北京市的中心区，租金相比其他几个区域自然偏高一些，而海淀区租金较高的原因推测可能是海淀区名校较多，也是学区房最火热的地带，朝阳区内的中央商务区聚集了大量的世界500强公司，因此这四个区域的房租相对其他区域较高。
面积区间分析
下面我们将房屋的面积数据按照一定的规则划分成多个区间，看一下各面积区间的上情况，便于分析租房市场中哪种房屋类型更好出租，哪个面积区间的相房人数最多.
要想将数据划分为若干个区间，则可以使用Pandas中的cut()函数来实现，首先，使用max()与min()方法分别计算出房屋面积的最大值和最小值， 具体代码如下。
# 查看房屋最大面积最小面积
print('房屋最大面积是%d平方米'%(file_data['面积(㎡)'].max()))
print('房屋最小面积是%d平方米'%(file_data['面积(㎡)'].min()))
# 查看房租的最高值和最小值
print('房租最高价格是%d元'%(file_data['价格(元/月)'].max()))
print('房租最高低价格是%d元'%(file_data['价格(元/月)'].min()))
在这里，我们参照链家网站的面积区间来定义，将房屋面积划分为8个区间。然后使用describe()方法显示各个区间出现的次数( counts表示)以及频率(freps表示)，具体代码如下。
# 面积划分
area_divide = [1, 30, 50, 70, 90, 120, 140, 160, 1200] # 具体划分的大小
area_cut = pd.cut(list(file_data['面积(㎡)']), area_divide)
area_cut.describe()
接着，使用饼图来展示各面积区间的分布情况，具体代码如下。
# 图像可视化
area_per = (area_cut_num['freqs'].values)*100
labels = ['30平米以下', '30-50平米', '50-70平米', '70-90平米',
'90-120平米','120-140平米','140-160平米','160平米以上']
plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=100)
plt.axes(aspect=1) # 画布属性
plt.pie(x=area_per, labels=labels, autopct='%.2f%%')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('北京市租房面积分析')
plt.show()
运行结果如图所示：
通过上图可以看出，50-70平方米的房屋在租房市场中占有率最大。总体看来，租户主要以120平方米以下的房屋为租住对象，其中50~70平方米以下的房屋为租户的首选对象。
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