数据分析：pandas分析链家网二手房信息

分析链家网南京市二手房信息

链家网二手房数据的采集方法参见之前的博客：数据采集（四）：用XPath爬取链家网房价数据

总共有3000条二手房信息记录。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
house=pd.read_csv('house.csv',sep=' ')
house.head()

	totalprice	xiaoqu	huxing	mianji	chaoxiang	zhuangxiu	dianti	guanzhu	daikan	fabu
0	156.0	江岸水城	2室2厅	80.85平米	南	精装	有电梯	98人关注	共31次带看	23天以前发布
1	480.0	龙凤花园隽凤园	4室2厅	112.36平米	南 北	简装	无电梯	168人关注	共62次带看	7个月以前发布
2	238.0	凤凰西街188号	3室1厅	76.48平米	南	简装	NaN	29人关注	共21次带看	23天以前发布
3	148.0	安康村	2室1厅	50.36平米	南 北	简装	无电梯	11人关注	共27次带看	11天以前发布
4	86.0	万达紫金明珠	1室1厅	38.64平米	北	简装	NaN	98人关注	共34次带看	25天以前发布

发现异常记录（行）

乍一看数据都很正常，但是处理数据时发现，当“huxing”（户型）字符中包含“别墅”时，标签和对应的数据出现了错位。

bieshu=house[house.huxing.str.contains('别墅')]
bieshu.head()

	totalprice	xiaoqu	huxing	mianji	chaoxiang	zhuangxiu	dianti	guanzhu	daikan	fabu
60	560.0	翠屏国际香樟苑	联排别墅	3室2厅	222.81平米	南 北	简装	20人关注	共23次带看	2个月以前发布
98	1280.0	海德卫城	叠拼别墅	5室2厅	239.76平米	南	毛坯	28人关注	共22次带看	3个月以前发布
156	758.0	爱涛漪水园临溪苑	联排别墅	5室3厅	259.18平米	南 北	其他	1人关注	共0次带看	21天以前发布
293	700.0	武夷花园	联排别墅	6室2厅	250.61平米	南 北	精装	13人关注	共5次带看	1个月以前发布
325	574.0	华侨新村紫薇苑	联排别墅	3室2厅	164.11平米	南 北	简装	27人关注	共15次带看	4个月以前发布

当然，字段’totalprice’,’xiaoqu’,’guanzhu’,’daikan’,’fabu’中的数据还是正常的

print '记录*有别墅%d栋'%bieshu.shape[0]

记录*有别墅19栋

价格最高的5栋别墅

bieshu.sort_values('totalprice',ascending=False).head(5)

	totalprice	xiaoqu	huxing	mianji	chaoxiang	zhuangxiu	dianti	guanzhu	daikan	fabu
98	1280.0	海德卫城	叠拼别墅	5室2厅	239.76平米	南	毛坯	28人关注	共22次带看	3个月以前发布
2927	1260.0	模范新村	独栋别墅	4室2厅	186.9平米	南 北	精装	11人关注	共1次带看	4个月以前发布
2060	1249.0	钟鼎山庄	叠拼别墅	5室2厅	346.71平米	南	毛坯	17人关注	共12次带看	3个月以前发布
472	850.0	山水风华	联排别墅	3室2厅	175.25平米	南 北	精装	10人关注	共1次带看	1个月以前发布
2636	830.0	山水华门岭秀苑	联排别墅	4室2厅	223.1平米	南 北	精装	20人关注	共8次带看	3个月以前发布

价格最低的5栋别墅

bieshu.sort_values('totalprice').head(5)

	totalprice	xiaoqu	huxing	mianji	chaoxiang	zhuangxiu	dianti	guanzhu	daikan	fabu
2312	370.0	江南文枢苑竹削馆	叠拼别墅	5室2厅	211.98平米	南 北	毛坯	31人关注	共11次带看	2个月以前发布
2804	380.0	江南文枢苑竹削馆	叠拼别墅	4室2厅	214.96平米	南 北	其他	8人关注	共3次带看	1个月以前发布
2500	460.0	瑞景文华	叠拼别墅	4室2厅	184.6平米	南	其他	45人关注	共6次带看	4个月以前发布
1761	500.0	银城一方山	叠拼别墅	5室2厅	163.37平米	南 北	精装	0人关注	共0次带看	11天以前发布
60	560.0	翠屏国际香樟苑	联排别墅	3室2厅	222.81平米	南 北	简装	20人关注	共23次带看	2个月以前发布

删除异常记录（行）

del_index=bieshu.index
house.drop(del_index,inplace=True)

print '现在还剩下%d条记录'%house.shape[0]

现在还剩下2981条记录

房价最高的10套二手房

house.sort_values('totalprice',ascending=False).head(10)

	totalprice	xiaoqu	huxing	mianji	chaoxiang	zhuangxiu	dianti	guanzhu	daikan	fabu
1338	1220.0	天正滨江花园	4室2厅	260.9平米	南 北	毛坯	有电梯	9人关注	共38次带看	9个月以前发布
1366	1220.0	天正滨江花园	4室2厅	260.9平米	南 北	毛坯	有电梯	9人关注	共38次带看	9个月以前发布
2442	1200.0	宋都美域锦园	5室3厅	183.4平米	南 北	其他	有电梯	3人关注	共0次带看	17天以前发布
1674	1160.0	星雨华府	4室2厅	238.24平米	南 北	精装	有电梯	6人关注	共1次带看	14天以前发布
2995	1150.0	锋尚国际公寓	4室3厅	279.8平米	南 北	精装	有电梯	16人关注	共5次带看	9个月以前发布
2278	1100.0	仁恒江湾城三期	4室2厅	182.14平米	南 北	其他	NaN	2人关注	共0次带看	刚刚发布
2056	1100.0	天正滨江花园	5室2厅	261.71平米	南 北	毛坯	NaN	0人关注	共10次带看	6个月以前发布
2286	1100.0	仁恒江湾城三期	4室2厅	182.14平米	南 北	其他	NaN	2人关注	共0次带看	刚刚发布
1799	1058.0	雅居乐花园	5室2厅	262.03平米	东南	其他	有电梯	2人关注	共1次带看	11天以前发布
2128	1000.0	仁恒江湾城一期	4室2厅	176.62平米	南 北	精装	有电梯	20人关注	共20次带看	7个月以前发布

房价最低的10套二手房

house.sort_values('totalprice').head(10)

	totalprice	xiaoqu	huxing	mianji	chaoxiang	zhuangxiu	dianti	guanzhu	daikan	fabu
2552	65.0	都市公社	1室1厅	40.15平米	南	简装	无电梯	28人关注	共0次带看	1个月以前发布
2002	78.0	天地新城天柱座	1室1厅	35平米	东	精装	有电梯	8人关注	共8次带看	14天以前发布
1446	80.0	宁港一村	2室0厅	39.94平米	南 北	简装	NaN	21人关注	共7次带看	2个月以前发布
1435	80.0	宁港一村	2室0厅	39.94平米	南 北	简装	NaN	21人关注	共7次带看	2个月以前发布
2072	82.0	丹佛小镇	1室0厅	34.87平米	北	精装	有电梯	100人关注	共10次带看	9个月以前发布
2066	82.0	丹佛小镇	1室0厅	34.87平米	北	精装	有电梯	100人关注	共10次带看	9个月以前发布
1788	82.0	万达紫金明珠	1室0厅	30.19平米	东	精装	有电梯	183人关注	共18次带看	8个月以前发布
2964	83.0	南方花园B组团	1室1厅	27.84平米	东 西	其他	NaN	6人关注	共1次带看	9天以前发布
2333	83.0	托乐嘉单身公寓	1室0厅	34.06平米	北	其他	NaN	18人关注	共27次带看	3个月以前发布
4	86.0	万达紫金明珠	1室1厅	38.64平米	北	简装	NaN	98人关注	共34次带看	25天以前发布

二手房源最多的10个小区

house['xiaoqu'].value_counts().head(10)

江岸水城           24
天润城第十街区        22
丹佛小镇           18
东郊小镇第四街区       17
威尼斯水城第七街区      16
武夷绿洲品茗苑        16
良城美景家园         16
南京恒大绿洲         15
东渡国际青年城        14
水月秦淮           14
Name: xiaoqu, dtype: int64

出现最多的5种户型

house['huxing'].value_counts().head(5)

 3室2厅     813
 2室1厅     713
 2室2厅     616
 3室1厅     370
 4室2厅     176
Name: huxing, dtype: int64

变量转化

“面积”和“关注人数”字段具有数值含义，将其从字符串类型转换为数值类型

house['mianji']=house['mianji'].str[1:-7].astype(float)

house['guanzhu']=house['guanzhu'].str[:-10].astype(int)

面积最小的二手房

house.sort_values('mianji').iloc[0,:]

totalprice           83
xiaoqu        南方花园B组团  
huxing            1室1厅 
mianji            27.84
chaoxiang          东 西 
zhuangxiu            其他
dianti              NaN
guanzhu               6
daikan           共1次带看 
fabu             9天以前发布
Name: 2964, dtype: object

面积最大的二手房

house.sort_values('mianji',ascending=False).iloc[0,:]

totalprice         980
xiaoqu        万科金域蓝湾  
huxing           5室3厅 
mianji          323.97
chaoxiang         南 北 
zhuangxiu          毛坯 
dianti             无电梯
guanzhu              5
daikan          共1次带看 
fabu           13天以前发布
Name: 1248, dtype: object

关注人数最多的10套二手房

house.sort_values('guanzhu',ascending=False).head(10)

	totalprice	xiaoqu	huxing	mianji	chaoxiang	zhuangxiu	dianti	guanzhu	daikan	fabu
2359	180.0	凤凰西街223号	2室2厅	67.78	南 北	精装	无电梯	698	共80次带看	一年前发布
51	90.0	金陵村	1室1厅	42.49	南	精装	无电梯	505	共41次带看	3个月以前发布
2475	165.0	水西门大街153号	2室2厅	70.25	南	精装	无电梯	366	共30次带看	6个月以前发布
24	420.0	江南名府	4室2厅	145.07	南 北	精装	无电梯	355	共76次带看	4个月以前发布
2193	112.0	水关桥	2室2厅	45.69	南 北	其他	无电梯	347	共79次带看	4个月以前发布
2184	112.0	水关桥	2室2厅	45.69	南 北	其他	无电梯	347	共79次带看	4个月以前发布
2187	180.0	南方花园瑞阳居	3室2厅	61.40	东	简装	有电梯	326	共56次带看	9个月以前发布
2201	180.0	南方花园瑞阳居	3室2厅	61.40	东	简装	有电梯	326	共56次带看	9个月以前发布
652	258.0	百家湖国际花园	3室2厅	104.54	西北	精装	有电梯	325	共157次带看	5个月以前发布
1578	260.0	翠屏湾花园城	3室2厅	116.01	南 北	精装	无电梯	306	共141次带看	11个月以前发布

增加“每平米房价”字段

house['price']=house['totalprice']/house['mianji']

二手房平均面积

print '南京市二手房平均面积为%f平方米'%house['mianji'].mean()

南京市二手房平均面积为93.175881平方米

二手房平均总价

print '南京市二手房平均总价为%f万元'%house['totalprice'].mean()

南京市二手房平均总价为283.182321万元

二手房平均价格

print '南京市二手房平均价格为%f万元每平米'%house['price'].mean()

南京市二手房平均价格为3.046645万元每平米

按照面积分组

%matplotlib inline
house.mianji.hist(bins=35)
plt.title("Distribution of area of house")
plt.ylabel('count of house')
plt.xlabel('area')

#labels = ['1-50', '51-100', '101-150', '151-200', '201-250', '251-300','301-350']
# 面积分组的labels
bins = range(0, 351, 10) # [0, 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350]
# 告诉我们bin是哪些
house['mianji_group'] = pd.cut(house.mianji, bins, right=False)
# 按照bin把数据cut下来，并附上labels，做成一个新的column，保存下来。

最普遍的二手房面积

house['mianji_group'].value_counts().head(5)

[80, 90)     395
[90, 100)    388
[60, 70)     380
[70, 80)     338
[50, 60)     279
Name: mianji_group, dtype: int64

可见最普遍的二手房面积在50-100平方米之间

print '占比是%f%%'%(100.0*house['mianji_group'].value_counts().head(5).sum()/len(house))

占比是59.711506%

不同小区的房价差异

取出现最多的50个社区

xiaoqu_50=house.groupby('xiaoqu').size().sort_values(ascending=False)[:50]

house_in50xiaoqu=house[house['xiaoqu'].isin(list(xiaoqu_50.index))]

按平均总价排序：

house_in50xiaoqu.groupby('xiaoqu').mean()['totalprice'].sort_values().head(10)

xiaoqu
天泰青城苑          131.666667
营苑新寓           157.818182
东郊小镇第四街区       158.941176
营苑西村           163.375000
王府园小区          183.700000
江岸水城           190.037500
钟山山庄           191.400000
天润城第十四街区       192.809091
天润城第五至七街区      195.454545
丹佛小镇           199.611111
Name: totalprice, dtype: float64

按每平米均价排序：

house_in50xiaoqu.groupby('xiaoqu').mean()['price'].sort_values().head(10)

xiaoqu
华汇康城           2.011065
天润城第五至七街区      2.046685
江岸水城           2.047492
明发滨江新城三期       2.099873
明发滨江新城一期       2.155085
威尼斯水城第七街区      2.181221
天润城第十街区        2.257201
翠屏湾花园城         2.265674
天润城第十四街区       2.338558
天润城第十二街区       2.346086
Name: price, dtype: float64

不同小区各户型的数量

house_in50xiaoqu_huxingshu=house_in50xiaoqu.groupby('xiaoqu')['huxing'].value_counts()
house_in50xiaoqu_huxingshu.head(10)

xiaoqu     huxing
万达紫金明珠      2室2厅     5
            3室2厅     5
            1室0厅     1
            1室1厅     1
东方龙湖湾       2室1厅     3
            2室2厅     3
            3室2厅     2
东渡国际青年城     2室1厅     5
            2室2厅     4
            3室2厅     3
Name: huxing, dtype: int64

house_in50xiaoqu_huxingshu=house_in50xiaoqu_huxingshu.unstack(fill_value=0)
house_in50xiaoqu_huxingshu.head()

huxing	1室0厅	1室1厅	2室1厅	2室2厅	3室1厅	3室2厅	4室1厅	4室2厅	4室3厅	5室1厅	5室2厅	5室3厅	6室2厅	6室3厅
xiaoqu
万达紫金明珠	1	1	0	5	0	5	0	0	0	0	0	0	0	0
东方龙湖湾	0	0	3	3	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0
东渡国际青年城	0	0	5	4	2	3	0	0	0	0	0	0	0	0
东郊小镇第四街区	0	0	7	3	0	5	1	0	0	0	0	0	1	0
丹佛小镇	3	0	0	7	1	6	0	1	0	0	0	0	0	0

不同小区最多的户型

house_in50xiaoqu_huxing=house_in50xiaoqu_huxingshu.apply(lambda x:x[x==x.max()],axis=1)
house_in50xiaoqu_huxing.head()

	1室0厅	2室1厅	2室2厅	3室1厅	3室2厅	4室2厅
xiaoqu
万达紫金明珠	NaN	NaN	5.0	NaN	5.0	NaN
东方龙湖湾	NaN	3.0	3.0	NaN	NaN	NaN
东渡国际青年城	NaN	5.0	NaN	NaN	NaN	NaN
东郊小镇第四街区	NaN	7.0	NaN	NaN	NaN	NaN
丹佛小镇	NaN	NaN	7.0	NaN	NaN	NaN

house_in50xiaoqu_huxing=house_in50xiaoqu_huxing.fillna(0)
house_in50xiaoqu_huxing.shape
for i in range(house_in50xiaoqu_huxing.shape[0]):
    for j in range(house_in50xiaoqu_huxing.shape[1]):
        if house_in50xiaoqu_huxing.iloc[i,j]!=0:
            print '%s:%s'%(house_in50xiaoqu_huxing.index[i],house_in50xiaoqu_huxing.columns[j])

万达紫金明珠  : 2室2厅 
万达紫金明珠  : 3室2厅 
东方龙湖湾  : 2室1厅 
东方龙湖湾  : 2室2厅 
东渡国际青年城  : 2室1厅 
东郊小镇第四街区  : 2室1厅 
丹佛小镇  : 2室2厅 
亚东国际公寓  : 3室2厅 
亲水湾花园  : 2室2厅 
凤凰庄  : 2室1厅 
凤凰花园城静幽园  : 3室2厅 
华保新寓  : 2室1厅 
华汇康城  : 2室2厅 
南京恒大绿洲  : 4室2厅 
名嘉佳园小区  : 3室2厅 
和燕花苑  : 3室1厅 
墨香山庄  : 3室2厅 
天元吉第城  : 2室2厅 
天元吉第城  : 3室2厅 
天悦花园  : 2室2厅 
天悦花园  : 3室2厅 
天泰青城苑  : 1室0厅 
天润城第五至七街区  : 2室2厅 
天润城第十一街区  : 3室2厅 
天润城第十二街区  : 2室2厅 
天润城第十二街区  : 3室2厅 
天润城第十四街区  : 3室2厅 
天润城第十街区  : 2室2厅 
威尼斯水城第七街区  : 2室2厅 
富丽山庄  : 2室2厅 
小火瓦巷  : 2室1厅 
市政天元城  : 2室2厅 
御水湾花园  : 2室2厅 
时光澔韵  : 3室2厅 
明发滨江新城一期  : 3室2厅 
明发滨江新城三期  : 4室2厅 
武夷绿洲品茗苑  : 3室2厅 
武夷绿洲观竹苑  : 2室2厅 
水月秦淮  : 2室2厅 
水月秦淮  : 3室2厅 
江岸水城  : 2室2厅 
王府园小区  : 2室1厅 
白鹭花园凤栖苑  : 3室1厅 
百家湖国际花园  : 3室2厅 
百家湖西花园伦敦城  : 2室1厅 
美达浅草明苑  : 2室2厅 
翠屏东南  : 3室2厅 
翠屏湾花园城  : 3室2厅 
良城美景家园  : 3室2厅 
莫愁花园牡丹里  : 2室1厅 
莫愁花园牡丹里  : 3室1厅 
营苑新寓  : 2室1厅 
营苑西村  : 2室1厅 
诚品城  : 3室2厅 
金王府  : 3室2厅 
钟山山庄  : 2室1厅 
阳光聚宝山庄  : 2室2厅 

对不同户型的关注度差异

house.groupby('huxing').sum()['guanzhu'].sort_values(ascending=False)

huxing
 3室2厅     21734
 2室1厅     17037
 2室2厅     15766
 3室1厅      8619
 4室2厅      3955
 1室1厅      3239
 5室2厅      1033
 1室0厅       789
 5室3厅       423
 4室1厅       352
 4室3厅       345
 2室0厅       212
 6室3厅       192
 6室2厅       188
 3室3厅       141
 5室1厅       105
 3室0厅        87
 1室2厅        73
 6室4厅        17
 2室3厅         4
 5室4厅         2
Name: guanzhu, dtype: int64

对不同总价的关注度差异

首先将房价分组

print house['totalprice'].min()
print house['totalprice'].max()

65.0
1220.0

#labels = ['1-50', '51-100', '101-150', '151-200', '201-250', '251-300','301-350']
# 面积分组的labels
bins = range(50, 1251, 50) # [0, 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350]
# 告诉我们bin是哪些
house['totalprice_group'] = pd.cut(house.totalprice, bins, right=False)
# 按照bin把数据cut下来，并附上labels，做成一个新的column，保存下来。

totalprice_guanzhu=house.groupby('totalprice_group').sum()['guanzhu'].sort_values(ascending=False)
totalprice_guanzhu.head()

totalprice_group
[150, 200)    18708
[200, 250)    13190
[250, 300)    11445
[100, 150)     7706
[300, 350)     7062
Name: guanzhu, dtype: int64

%matplotlib inline
house.totalprice.hist(bins=len(totalprice_guanzhu))
print len(totalprice_guanzhu)

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