如何让用Python对2019年二手房价格进行数据分析

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何让用Python对2019年二手房价格进行数据分析，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

利用爬到数据的进行数据分析。

在文章中，用到pandas、seaborn、Matplotlib等工具，分析工具用到提琴图、箱型图、散点图等。

描述性分析

首先导入各种需要的库方便后续一切操作，并读取数据表，直接描述一下看看情况

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings  # 这部分是超参数提前设置sns.set(style='darkgrid') plt.rcParams['font.family']='Arial Unicode MS' plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False warnings.filterwarnings('ignore')   data =pd.read_csv('链家新房100个.csv') data.describe()

最贵和最便宜

从上面输出表格可以看到初步结论如下：

这些二手房最小面积9.6平米，最大718平米，最便宜的56万，最贵的5200万。面积大概集中在59-102平，价格大概集中在325-630万，初步信息看完了有个印象，下边进行详细分析。

首先我对这个9.6平的房子很感兴趣，提取出来看看，但是运行下边代码看到，CBD核心区，别墅，9.64平，56W，估计是从厕所拆出来卖的。。

作罢。跳过他继续分析

data.min()

而最贵的呢在鼓楼大街(二环边上)联排别墅，售价5200万。emmm

data.max()

价格分布&面积分布粗看

现在我想直观的看一下售价分布，从下图可以看到，售价主要集中在1000万之内

sns.distplot(data['钱'].dropna())

同样的思路看一下面积，可以看到这些二手房源面积主要集中在100平米左右

sns.distplot(data['面积'].dropna())

此处其实也可以两张图一块看，代码如下：(都有点右偏)

fig, ax =plt.subplots(1,2)  #2个子区域 sns.distplot(data['钱'],ax=ax[0]) sns.distplot(data['面积'],ax=ax[1]) plt.show()

售价精看

对售价做一个箱型图看看，很明显的1000万那条横线以上的点儿，都是合理数据外的数据。

sns.boxplot(data=data['钱'])

那么合理的数据分别是什么呢?可以参考以下代码

mean, std = data['钱'].mean() , data['钱'].std() # 得到上下限 lower , upper =mean -3*std , mean+3*std  print('均值',mean) print('标准差',std) print('下限',lower) print('上限',upper)

打印结果可以看到的是标准差集中在358万，合理上限是1613万。对现实的指导就是：如果有358万，买一套房子就够了，1613万以上的房买起来就是坑爹了。

均值 538.44

标准差 358.47

下限 -536.9763753150206

上限 1613.8755022458467

价格最低的20套

通过这段代码可以看一下这些房子分布在哪里。

结论见代码下截图，如果你对北京熟悉，可以看到，这些房子主要分布在5环外，部分在顺义、昌平、门头沟等地。

t=data[['小区','地区','钱']].sort_values('钱') display(t.iloc[:20])

面积精看

同样的方式，可以把”钱"列换为“面积”列看一下，面积均值89平，标准差50平，合理上限240平

均值 89.8874210879787

标准差 50.36697951495447

下限 -61.21351745688473

上限 240.9883596328421

面积最小的部分信息如下

朝向和装修程度

通过对户型方向进行分组展示可以看到在北京，主要还是南北向的，东西朝向的低很多

posit=data['方向'].value_counts()[:10] display(posit)

装修程度有四类：精装、简装、毛坯、其他。

建筑形式有：板楼、塔楼、板楼塔楼结合、别墅等，

这两个维度与价格有啥关系呢?

来分析分析，做三个图先：

图一：装修状态和价格关系

图二：装修状态&建筑形式与售价关系

图三：建筑形式连同装修状态与价格关系

图四：建筑形式箱型图

通过对装修状态做价格分布图可以看到，精装修的集中在400±100万左右，简装稍微便宜一丢丢，毛坯房二手很少，其他形式的很多，价格集中在300-500万左右

对装修状态进行楼房形式的拆解后做箱型图如上，得到结论是板楼、塔楼、板楼塔楼结合是最多的，不论是精装简装还是其他信息不明的装修状态的。

对建筑形式连同装修状态和价格关系可以看到，不论什么类型的建筑形式，都存在精装修、简装修、毛坯。板楼价格横跨100万-1000万之间，集中在300-600万之间，板楼塔楼结合的价格集中在350万-700万之间，塔楼集中在380-700万之间。

初步结论，如果能搞到300万以上，精装修的板楼或塔楼随便选。

但若没这么多钱，也可以有50-300万之间的选择，只是选项少一些，但并不是没有选择。

在这个初步结论基础上提问：我有xxx万，那么我能买到多少平的房子呢?

价格面积分析

先将面积分组，分组函数如下

def value_to_level(area):     if area >= 0 and area <=40:         return '40内'     elif area >= 41 and area <=60:         return '41-60'     elif area >= 61 and area <=80:         return '61-80'     elif area >= 81 and area <=130:         return '81-110'     elif area >= 81 and area <=130:         return '111-130'     elif area >= 131 and area <=180:         return '131-180'     elif area >= 181 and area <=250:         return '181-250'     else :         return '250以上'  level= data['面积'].apply(value_to_level) display(level.value_counts()) sns.countplot(x=level , order=['40内','41-60','61-80','81-110','111-130','131-180','181-250','250以上'])

分组后作图如下：

面积主要集中在40-110平之间。

做一张散点图，表明价格、面积的分布，限定横坐标50-500万之间，纵坐标40-120平之间

sns.scatterplot(data['钱'], data['面积']) plt.xlim(50,500) plt.ylim(40,120) plt.show()

所以，到这里，有大概多少钱，能买多少平的房子，一目了然。

其实可以看到：180万以上就有很多选择了。

如果只是想先买一套100万左右也有满足的情况

上述就是小编为大家分享的如何让用Python对2019年二手房价格进行数据分析了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。