爬了链家二手房数据来告诉你深圳房价到底多恐怖！

使用Pyecharts对链家上的深圳二手房信息进行可视化分析，内容包括：

• 房屋面积与房屋总价散点图分布；

• 各行政区二手房均价；

• 均价最贵的10个地段；

• 户型分布；

• 标题中最常出现的词；

数据背景

• 数据来源：链家二手房上深圳的房源信息「后附爬虫代码」；

• 数量：共采集数据总量18841条，数据清洗后18811条；

• 数据字段：

  字段名称	解释
  area	房屋面积
  area_positon	所属行政区「南山/福田等」
  community	所属小区
  direction	房屋朝向
  elevator	有无电梯
  fitment	装修情况「精装/简装/其他」
  floorInfo	楼层信息「高层/中层」
  hourseType	户型「三室两厅等」
  position	位置「科技园/香蜜湖等」
  price	房屋总价
  title	房源信息标题
  unit-price	每平米单价

项目内容

准备工作

• 导入项目所需第三方库以及数据：

import pandas as pdimport pyecharts

data['area'] = data['area'].str.replace(u'平米','')
data['area'] = data['area'].astype('float')#去掉房屋面积中「平米」并保存为浮点型data['unit-price'] = data['price']/data['area']#生成每平方米房屋单价data = data.round(1)
data.head()

房价整体分布

我们借助散点图来看目前深圳二手房价格的整体分布情况：

scatter = pyecharts.Scatter("总价-面积散点图",'统计时间：2018-9-22')
scatter.add('总价(单位：万元)',data['area'],data['price'],is_legend_show = False, visual_pos = 'right',
            is_visualmap = True,visual_type="color",visual_range=[100, 1000],mark_point=['max'],
           xaxis_name = '面积' , yaxis_name = '总价')
scatter

• 目前标价最高的一套房子位于深圳湾，面积600平米，价格9800W

• 红色的点是房屋总价超过1000W的，当然可能这个散点图会存在一点误导，因为1000W以上的房源价格浮动比较大，导致红色部分视觉上占了大部分，实际上我们获取到的1.8W房源信息中，1000W以上的共1994条记录，占比11%，绝大部分的还是集中在500W左右。

• 所获取到的1.8W条房源信息中整体均价6.4W每平米。

各行政区均价

需要说明一点，我们采集的数据中未包含大鹏新区/光明新区，因为这两个新区房源信息较少，加上pyecharts里面深圳的行政区也未包含这两个新区，所以没将这两个区的数据统计在内：

temp = data.groupby(['area_positon'])['unit-price'].mean().reset_index()
temp = temp.round(1)
attr = list(temp['area_positon'])
value = list(temp['unit-price'])

map = pyecharts.Map("深圳各行政区二手房均价", "统计时间：2018-09-22", width=800, height=600)
map.add(    "二手房均价(单位：万元)", attr, value, maptype= u"深圳",is_legend_show = False,is_label_show = True,
    is_visualmap=True, visual_text_color="#000",visual_range=[3, 8]
)
map

• 本来pyecharts的交互优势到了文章页面却反而有点鸡肋了 ，具体均价如下：

• 目前最贵的还是南山区，整体均价8.1W每平米，最便宜的坪山区，均价3.6W每平米；

• 关内来说，最便宜的是盐田区，均价4.7W每平，不过房源较少；

• 关外最贵的是宝安区，均价6W，不过宝安区辖区面积大，价格跨度也比较广。

最贵的10个地段

看完了各行政区的均价，我们来看下更具体的，目前深圳房价最贵的10各地段都是什么位置：

temp = data.groupby(['position'])['unit-price'].mean().reset_index()
temp = temp.round(1)
temp = temp.nlargest(10,'unit-price').reset_index()
attr = list(temp['position'])
value = list(temp['unit-price'])

Bar = pyecharts.Bar("深圳房价最高的10个地段", "统计时间：2018-09-22")
Bar.add("每平米均价（单位：万元）", attr, value,mark_point=['max'],is_legend_show = False,is_label_show = True)
Bar

• 深圳湾共计43套房源，整体均价15.2W每平米，甩开其他地段好几个身位；

• 唯一属于的关外地段宝安中心，排名第10，均价8.2W；

户型分布

户型里面有点凌乱，一些比较奇怪的户型（如8室0厅）就没算在里面，只取了数量前10的户型。

temp = data.groupby(['hourseType'])['unit-price'].count().reset_index()
temp.columns = ['hourseType','counter']
temp = temp.nlargest(10,'counter')


Pie = pyecharts.Pie('户型占比','统计时间：2018-9-22')
Pie.add("", temp['hourseType'], temp['counter'],
             radius=[20, 75], rosetype='radius',
             is_legend_show=False, is_label_show=True)
Pie

• 三室两厅是在出售的房源中占比最多，为25.9%，这也应该是目前最符合中国家庭的户型分布了；

• 在深圳如此高昂的房价压迫下，小户型也挺受欢迎，一室一厅，两室一厅也有不小的占比；

词频统计

获取到的标题是房屋中介或者业主在链家上发布房源时填写的标题信息，想要获得关注，一个抓人眼球的标题肯定不能少，透过标题我们也能发现目前买家都会关注哪些信息，我们来看看，标题中最常出现的都是什么词语：

from jieba import posseg as psgimport collectionsimport sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')'''
分词部分
'''word_list = []
stop_words = ['花园','业主','出售']
string =  str(''.join(data['title']))

words = psg.cut(string)for x in words:    if len(x.word)==1:        pass
    elif x.flag == 'x':        pass
    elif x.word in stop_words:        pass
    else:
        word_list.append(x.word)

c = collections.Counter(word_list)
attr = []
value = []for x in c.most_common(10):
    attr.append(x[0])
    value.append(x[1])'''
柱形图
'''Bar = pyecharts.Bar("标题中出现频率最高的10个词", "统计时间：2018-09-22")
Bar.add("出现次数", attr, value,mark_point=['max'],is_legend_show = False)
Bar.render
Bar

• 生成词云

import imageiofrom wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGeneratorimport matplotlib.pyplot as plt

back_color = imageio.imread('house.jpeg') 
words = ' '.join(word_list)
wc = WordCloud(background_color='white', 
               max_words=5000,  
               mask=back_color, 
               max_font_size=200, 
               font_path="/Users/~/Documents/fonts/SimHei.ttf",  
               random_state=None
               )

wc.generate(words)
image_colors = ImageColorGenerator(back_color)
plt.figure(figsize = (15,8))
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors))
plt.axis('off')
plt.show()
wc.to_file('comment.png')

效果如下：

最后

太TM贵了！

附爬虫代码：

# -*- coding: utf-8 -*-from bs4 import BeautifulSoup  
import requests  
import lxmlimport reimport pandas as pdfrom tqdm import tqdmimport mathclass lianjia():
    def __init__(self):
        print '*******lianjia_spider******'
        print 'Author :     Awesome_Tang'
        print 'Date   :       2018-09-16'
        print 'Version:        Python2.7'
        print '**************************\n'
        self.pattern = re.compile('<div class="info clear">.*?target="_blank">(.*?)</a>.*?class="houseInfo"><span class="houseIcon">.*?target="_blank">(.*?)</a>(.*?)</div>.*?class="positionIcon"></span>(.*?)<a href=.*?target="_blank">(.*?)</a>.*?class="totalPrice"><span>(.*?)</span>万')
        self.house_num_pattern = re.compile(u'共找到<span> (.*?) </span>套深圳二手房')
        self.area_dic = {'罗湖区':'luohuqu',                        '福田区':'futianqu',                        '南山区':'nanshanqu',                        '盐田区':'yantianqu',                        '宝安区':'baoanqu',                        '龙岗区':'longgangqu',                        '龙华区':'longhuaqu',                        '坪山区':'pingshanqu'}    def get_info(self,url):
        html = requests.get(url).text
        html = html.encode('utf-8')
        soup=BeautifulSoup(html,'lxml')
        infos=soup.find_all(class_="info clear")        return infos    def get_content(self,info,area):
        info_dic = {}
        info = re.findall(self.pattern,str(info))
        info = list(info[0])
        info_dic['title'] = info[0].strip()
        info_dic['community'] = info[1].strip()
        house_list = info[2].split('|')        if len(house_list) == 6:
            info_dic['hourseType'] = house_list[1].strip()
            info_dic['area'] = house_list[2].strip()
            info_dic['direction'] = house_list[3].strip()
            info_dic['fitment'] = house_list[4].strip()
            info_dic['elevator'] = house_list[5].strip()        else:
            info_dic['hourseType'] = house_list[1].strip()
            info_dic['area'] = house_list[2].strip()
            info_dic['direction'] = house_list[3].strip()
            info_dic['fitment'] = '其他'
            info_dic['elevator'] = house_list[4].strip()           
        info_dic['floorInfo'] = info[3].strip(' -  ')
        info_dic['position'] = info[4].strip()
        info_dic['price'] = info[5].strip()
        info_dic['area_positon'] = area        return info_dic    def run(self):
        data = pd.DataFrame()        for area in self.area_dic.keys():            print '>>>> 正在保存%s的二手房信息>>>\n'%area
            url = 'https://sz.lianjia.com/ershoufang/%s/'%self.area_dic[area]
            r = requests.get(url).text
            house_num = re.findall(self.house_num_pattern,r)[0].strip()
            total_page = int(math.ceil(int(house_num)/30.0))            if total_page >= 100:
                total_page = 100
            else:                pass
            for page in tqdm(range(total_page)):
                url = 'https://sz.lianjia.com/ershoufang/%s/pg%s/'%(self.area_dic[area],str(page+1))
                infos = self.get_info(url)                for info in infos:
                    info_dic = self.get_content(info,area)                    if data.empty:
                        data = pd.DataFrame(info_dic,index=[0])                    else:
                        data = data.append(info_dic,ignore_index = True)
        data.to_csv('lianjia.csv',encoding = 'utf-8-sig')        print '>>>> 链家二手房数据已保存'



    if __name__ == '__main__':
    x = lianjia()
    x.run()

作者：Awesome_Tang
链接：https://www.jianshu.com/p/abf78f3956eb