导入链家网二手房在售房源的文件（数据更新时间2017-11-29）
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
import sys
stdout = sys.stdout
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
sys.stdout = stdout
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#所有在售房源信息
house=pd.read_csv('houseinfo.csv')
# 所有小区信息
community=pd.read_csv('community.csv')
# 合并小区信息和房源信息表，可以获得房源更详细的地理位置
community['community'] = community['title']
house_detail = pd.merge(house, community, on='community')
将数据从字符串提取出来
# 将字符串转换成数字
def data_adj(area_data, str):
if str in area_data :
return float(area_data[0 : area_data.find(str)])
else :
return None
# 处理房屋面积数据
house['square'] = house['square'].apply(data_adj,str = '平米')
删除车位信息
car=house[house.housetype.str.contains('车位')]
print '记录中共有车位%d个'%car.shape[0]
house.drop(car.index,inplace=True)
print '现在还剩下%d条记录'%house.shape[0]
记录中共有车位32个
现在还剩下16076条记录
价格最高的5个别墅
bieshu=house[house.housetype.str.contains('别墅')]
print '记录中共有别墅%d栋'%bieshu.shape[0]
bieshu.sort_values('totalPrice',ascending=False)['title'].head()
记录中共有别墅50栋
8020 香山清琴二期独栋别墅，毛坯房原始户型，花园1200平米
102 千尺独栋 北入户 红顶商人金融界入住社区
2729 临湖独栋别墅 花园半亩 观景湖面和绿化 满五年有车库房主自荐
3141 银湖别墅 独栋 望京公园旁 五环里 封闭式社区
4112 首排别墅 位置好 全景小区绿化和人工湖 有车库
Name: title, dtype: object
删除别墅信息
house.drop(bieshu.index,inplace=True)
print '现在还剩下%d条记录'%house.shape[0]
现在还剩下16026条记录
获取总价前五的房源信息
house.sort_values('totalPrice',ascending=False)['title'].head(5)
8571 中关村创业大街对过 有名的公司入驻其中正规写字楼
11758 中关村创业大街对过 有名的公司入驻其中正规一层底商
2480 西山别墅区拥有900平大花园纯独栋社区房主自荐
14492 盘古大观 大平层 观景房 格局可塑性强！
10154 朝阳公园内建筑，视野好，可以俯视朝阳公园美景
Name: title, dtype: object
获取户型数量分布信息
housetype = house['housetype'].value_counts()
housetype.head(8).plot(kind='bar',x='housetype',y='size', title='户型数量分布')
plt.legend(['数量'])
plt.show()
获取户型数量分布信息
关注人数最多5套房子
house['guanzhu'] = house['followInfo'].apply(data_adj,str = '人关注')
house.sort_values('guanzhu',ascending=False)['title'].head(5)
47 弘善家园南向开间，满两年，免增值税
2313 四惠东 康家园 南向一居室 地铁1号线出行房主自荐
990 远见名苑 东南两居 满五年家庭唯一住房 诚心出售房主自荐
2331 荣丰二期朝南复式无遮挡全天采光房主自荐
915 通州万达北苑地铁站 天时名苑 大两居可改3居
Name: title, dtype: object
户型和关注人数分布
fig, ax1 = plt.subplots(1,1)
type_interest_group = house['guanzhu'].groupby(house['housetype']).agg([('户型', 'count'), ('关注人数', 'sum')])
#取户型>50的数据进行可视化
ti_sort = type_interest_group[type_interest_group['户型'] > 50].sort_values(by='户型')
ti_sort.plot(kind='barh', alpha=0.7, grid=True, ax=ax1)
plt.title('二手房户型和关注人数分布')
plt.ylabel('户型')
plt.show()
户型和关注人数分布
面积分布
fig,ax2 = plt.subplots(1,1)
area_level = [0, 50, 100, 150, 200, 250, 300, 500]
label_level = ['小于50', '50-100', '100-150', '150-200', '200-250', '250-300', '300-350']
area_cut = pd.cut(house['square'], area_level, labels=label_level)
area_cut.value_counts().plot(kind='bar', rot=30, alpha=0.4, grid=True, fontsize='small', ax=ax2)
plt.title('二手房面积分布')
plt.xlabel('面积')
plt.legend(['数量'])
plt.show()
面积分布
聚类分析
# 缺失值处理:直接将缺失值去掉
cluster_data = house[['guanzhu','square','totalPrice']].dropna()
#将簇数设为3
K_model = KMeans(n_clusters=3)
alg = K_model.fit(cluster_data)
'------聚类中心------'
center = pd.DataFrame(alg.cluster_centers_, columns=['关注人数','面积','房价'])
cluster_data['label'] = alg.labels_
center
| id |
关注人数 |
面积 |
房价 |
| 0 |
49.787599 |
134.952934 |
1138.906738 |
| 1 |
48.573579 |
256.357676 |
2549.974916 |
| 2 |
61.485727 |
74.484049 |
515.354447 |
北京市在售面积最小二手房
house.sort_values('square').iloc[0,:]
houseID 101102324602
title 智德北巷（北河沿大街）+小户型一居+南向
link https://bj.lianjia.com/ershoufang/101102324602...
community 智德北巷
years 中楼层(共6层)1985年建板楼
housetype 1室0厅
square 15.29
direction 南
floor 中楼层(共6层)1985年建板楼
taxtype 距离5号线灯市口站1113米
totalPrice 220
unitPrice 143885
followInfo 56人关注 / 共2次带看 / 8天以前发布
validdate 2017-11-29 13:23:16
guanzhu 56
Name: 15260, dtype: object
北京市在售面积最大二手房
house.sort_values('square',ascending=False).iloc[0,:]
houseID 101102105035
title 中关村创业大街对过 有名的公司入驻其中正规写字楼
link https://bj.lianjia.com/ershoufang/101102105035...
community 银科大厦
years 低楼层(共22层)2004年建塔楼
housetype 1房间0卫
square 2623.28
direction 东 南 西 北
floor 低楼层(共22层)2004年建塔楼
taxtype 距离10号线苏州街站898米房本满五年
totalPrice 12000
unitPrice 45745
followInfo 1人关注 / 共0次带看 / 2个月以前发布
validdate 2017-11-29 14:07:32
guanzhu 1
Name: 8571, dtype: object
各个行政区房源均价
house_unitprice_perdistrict = house_detail.groupby('district').mean()['unitPrice']
house_unitprice_perdistrict.plot(kind='bar',x='district',y='unitPrice', title='各个行政区房源均价')
plt.legend(['均价'])
plt.show()
各个行政区房源均价
各个区域房源数量排序
bizcircle_count=house_detail.groupby('bizcircle').size().sort_values(ascending=False)
bizcircle_count.head(20).plot(kind='bar',x='bizcircle',y='size', title='各个区域房源数量分布')
plt.legend(['数量'])
plt.show()
各个区域房源数量排序
各个区域均价排序
bizcircle_unitprice=house_detail.groupby('bizcircle').mean()['unitPrice'].sort_values(ascending=False)
bizcircle_unitprice.head(20).plot(kind='bar',x='bizcircle',y='unitPrice', title='各个区域均价分布')
plt.legend(['均价'])
plt.show()
各个区域均价排序
各个区域小区数量
bizcircle_community=community.groupby('bizcircle')['title'].size().sort_values(ascending=False)
bizcircle_community.head(20).plot(kind='bar', x='bizcircle',y='size', title='各个区域小区数量分布')
plt.legend(['数量'])
plt.show()
各个区域小区数量
按小区均价排序
community_unitprice = house.groupby('community').mean()['unitPrice'].sort_values(ascending=False)
community_unitprice.head(15).plot(kind='bar',x='community',y='unitPrice', title='各个小区均价分布')
plt.legend(['均价'])
plt.show()
小区均价排序[图片上传中...(output_32_0.png-8a72c2-1511945570106-0)]
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