手把手教你用Pandas分析全国城市房价

Posted 2021-09-07 大数据v

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了手把手教你用Pandas分析全国城市房价相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

导读：Pandas灵活好用，能够完成复杂的、重复的、批量的数据处理。本文教你利用Pandas爬取房价，以及分析全国城市的房价。

作者：李庆辉

来源：数仓宝贝库（ID：DataBaby_Family）

01 利用爬虫获取房价

Pandas在配合做网络数据采集爬虫时，也能发挥其优势，可承担数据调用、数据存储的工作。将数据存入DataFrame后，可直接进入下一步分析。本例以获取某房产网站中房价为目标，来体验一下Pandas的便捷之处。

首先利用requests（需要安装）库获取单个小区的平均价格：

import requests # 安装：pip install requests
# 创建一个Session
s = requests.Session()
# 访问小区页面
xq = s.get('https://bj.lianjia.com/xiaoqu/1111027382589/')
# 查看页面源码
xq.text
# 找到价格位置附近的源码为：
# <span class="xiaoquUnitPrice">95137</span>
# 切分与解析
xq.text.split('xiaoquUnitPrice">')[1].split('</span>')[0]
# '93754'

最终得到这个小区的平均房价。这里使用了将目标信息两边的信息进行切片、形成列表再读取的方法。也可以用第三方库Beautiful Soup 4来解析。Beautiful Soup是一个可以从html或XML文件中提取数据的Python库，它能够通过解析源码来方便地获取指定信息。

我们构建获取小区名称和平均房价的函数：

# 获取小区名称的函数
def pa_name(x):
    xq = s.get(f'https://bj.lianjia.com/xiaoqu/{x}/')
    name = xq.text.split('detailTitle">')[1].split('</h1>')[0]
    return name

# 获取平均房价的函数
def pa_price(x):
    xq = s.get(f'https://bj.lianjia.com/xiaoqu/{x}/')
    price = xq.text.split('xiaoquUnitPrice">')[1].split('</span>')[0]
    return price

接下来利用Pandas执行爬虫获取信息：

# 小区列表
xqs = [1111027377595, 1111027382589,
       1111027378611, 1111027374569,
       1111027378069, 1111027374228,
       116964627385853]

# 构造数据
df = pd.DataFrame(xqs, columns=['小区'])

# 爬取小区名
df['小区名'] = df.小区.apply(lambda x: pa_name(x))
# 爬取房价
df['房价'] = df.小区.apply(lambda x: pa_price(x))

# 查看结果
df
'''
                小区      小区名      房价
0    1111027377595     瞰都国际   73361
1    1111027382589  棕榈泉国际公寓   93754
2    1111027378611     南十里居   56459
3    1111027374569     观湖国际   88661
4    1111027378069     丽水嘉园   76827
5    1111027374228  泛海国际碧海园   97061
6  116964627385853  东山condo  145965
'''

可以先用Python的类改造函数，再用链式方法调用：

# 爬虫类
class PaChong(object):
    def __init__(self, x):
        self.s = requests.session()
        self.xq = self.s.get(f'https://bj.lianjia.com/xiaoqu/{x}/')
        self.name = self.xq.text.split('detailTitle">')[1].split('</h1>')[0]
        self.price = self.xq.text.split('xiaoquUnitPrice">')[1].split('</span>')[0]

# 爬取数据
(
    df
    .assign(小区名=df.小区.apply(lambda x: PaChong(x).name))
    .assign(房价=df.小区.apply(lambda x: PaChong(x).price))
)

以上网站可能会改版，代码不适用时需要调整爬虫代码。

02 全国城市房价分析

中国主要城市的房价可以从以下网址获取：

https://www.creprice.cn/rank/index.html

该网页中会显示上一个月的房价排行情况，先复制前20个城市的数据，然后使用pd.read_clipboard()读取。我们来分析一下该月的数据（下例中用的是2020年10月数据）。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['figure.figsize'] = (8.0, 5.0) # 固定显示大小
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] # 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 显示负号
dfr = pd.read_clipboard()

# 取源数据
dfr.head()
'''
   序号 城市名称 平均单价（元/㎡）  环比 同比
0   1   深圳    78,722  +2.61%  +20.44%
1   2   北京    63,554  -0.82%    -1.2%
2   3   上海    58,831   +0.4%    +9.7%
3   4   厦门    48,169  -0.61%   +9.52%
4   5   广州    38,351  -1.64%  +13.79%
'''

查看数据类型：

dfr.dtypes
'''
序号            int64
城市名称         object
平均单价（元/㎡）    object
环比           object
同比           object
dtype: object
'''

数据都是object类型，需要对数据进行提取和类型转换：

df = (
    # 去掉千分位符并转为整型
    dfr.assign(平均单价=dfr['平均单价（元/㎡）'].str.replace(',','').astype(int))
    .assign(同比=dfr.同比.str[:-1].astype(float)) # 去百分号并转为浮点型
    .assign(环比=dfr.环比.str[:-1].astype(float)) # 去百分号并转为浮点型
    .loc[:,['城市名称','平均单价','同比','环比']] # 重命名列
)


df.head()
'''
  城市名称  平均单价 同比  环比
0   深圳  78722  20.44  2.61
1   北京  63554  -1.20 -0.82
2   上海  58831   9.70  0.40
3   厦门  48169   9.52 -0.61
4   广州  38351  13.79 -1.64
'''

接下来就可以对整理好的数据进行分析了。首先看一下各城市的均价差异，数据顺序无须再调整，代码执行效果如图1所示。

(
    df.set_index('城市名称')
    .平均单价
    .plot
    .bar()
)

▲图1 各城市平均房价

各城市平均房价同比与环比情况如图2所示。

(
    df.set_index('城市名称')
    .loc[:, '同比':'环比']
    .plot
    .bar()
)

▲图2 各城市平均房价同比和环比

将同比与环比的极值用样式标注，可见东莞异常突出，房价同比、环比均大幅上升，如图3所示。

(
    df.style
    .highlight_max(color='red', subset=['同比', '环比'])
    .highlight_min(subset=['同比', '环比'])
    .format({'平均单价':"{:,.0f}"})
    .format({'同比':"{:2}%", '环比':"{:2}%"})
)

▲图3 各城市平均房价变化样式图

绘制各城市平均单价条形图，如图4所示。

# 条形图
(
    df.style
    .bar(subset=['平均单价'], color='yellow')
)

▲图4 各城市平均单价样式图

将数据样式进行综合可视化：将平均单价背景色设为渐变，并指定色系BuGn；同比、环比条形图使用不同色系，且以0为中点，体现正负；为比值加百分号。最终效果如图5所示。

(
    df.style
    .background_gradient(subset=['平均单价'], cmap='BuGn')
    .format({'同比':"{:2}%", '环比':"{:2}%"})
    .bar(subset=['同比'], 
        color=['#ffe4e4','#bbf9ce'], # 上涨、下降的颜色
        vmin=0, vmax=15, # 范围定为以0为基准的上下15
        align='zero'
        )
    .bar(subset=['环比'], 
        color=['red','green'], # 上涨、下降的颜色
        vmin=0, vmax=11, # 范围定为以0为基准的上下11
        align='zero'
        )
)

▲图5 各城市平均房价综合样式图

关于作者：李庆辉，数据产品专家，某电商公司数据产品团队负责人，擅长通过数据治理、数据分析、数据化运营提升公司的数据应用水平。

本文摘编自《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》，经出版方授权发布。