python北京房价预测_python数据分析——北京房价分析

水深无声 2022-10-25 14:27 187阅读 0赞

数据集及源代码链接：https://github.com/roberpan/python/tree/master/test/dataanalyse/houseprice

一、统计北京各区二手房单价排名，并分析高端小区(排名前10/50/100的小区)，各区占有量

\# -\*- coding: utf-8 -\*-

\# 根据安居客数据来源，对二手房信息进行统计

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

data = pd.read\_csv('data/anjuke.csv')

get\_region = lambda x: x.split('-')\[0\]

address = data\['Region'\].apply(get\_region)

data\['District'\] = address

data\['Unit\_price'\] = data\['Price'\] / data\['Size'\]

plt.figure(figsize=(12,8)) \#设置画布大小

grid=plt.GridSpec(2,3) \#划分画布，这样可以调节每个子图的大小

\#绘制北京各行政区房价排名

fig1=plt.subplot(grid\[0,0:3\])

datagroup1 = data.groupby(\['District'\], as\_index=False)

unit\_price\_mean=datagroup1.Unit\_price.mean().sort\_values(by='Unit\_price',ascending=False)

sns.barplot(x='District',y='Unit\_price',data=unit\_price\_mean)

plt.suptitle('北京各行政区房价排名')

\#绘制总价排前列小区中，各个行政区的拥有量

datagroup2 = data.groupby(\['District','Garden'\], as\_index=False)

price\_mean = datagroup2.Price.mean()

price\_mean = price\_mean.sort\_values(by='Price', ascending=False)

max\_data1 = price\_mean\[:10\]

max\_data2 = price\_mean\[:50\]

max\_data3 = price\_mean\[:100\]

sns.set()

fig2=plt.subplot(grid\[1,0\])

sns.countplot(x='District', data=max\_data1).set\_title('总价排名前10小区各行政区占有量')

fig3=plt.subplot(grid\[1,1\])

sns.countplot(x='District', data=max\_data2).set\_title('总价排名前50小区各行政区占有量')

fig4=plt.subplot(grid\[1,2\])

sns.countplot(x='District', data=max\_data3).set\_title('总价排名前100小区各行政区占有量')

plt.rcParams\['font.sans-serif'\] = \['SimHei'\]

plt.show()

以上执行结果如下图所示：

![62261fbf7ae6f79e59c7d9fc0f49860f.png][]

从以上结果可以看出：

1、从二手房单价维度看：西城最高，东城和海淀分别列第二、第三名，最低的区县是平谷

2、从二手房总价排名前列的小区看：朝阳区遥遥领先，海淀、西城、顺义也排名较为靠前

以上结果可以说明：

1、西城、东城、海淀单价高，应该与此三个区学区较好、较多有关，与地理位置也有一定关系，但学区影响应该远大于地理位置影响，因为朝阳区、丰台区位置都靠近市中心，但价格不明显

2、朝阳区应该是富人最多的区域，再加上地理位置加成，其豪宅小区基本上占整个北京豪宅小区的一半以上，这也与朝阳区商业发达高度相关。另外比较意外的有两个：一个是顺义区豪宅小区也较多，应该与其拥有多个别墅小区、以及靠近朝阳区有关系；二是东城区豪宅数量很少(前100名豪宅小区数还不如昌平，跟大兴差不多)，应该与东城小区老旧，单个二手房面积小有关系

二、显示北京二手房单价排名前十小区

\# -\*- coding: utf-8 -\*-

\# 根据安居客数据来源，对二手房信息进行统计

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

data = pd.read\_csv('data/anjuke.csv')

get\_region = lambda x: x.split('-')\[0\]

address = data\['Region'\].apply(get\_region)

data\['District'\] = address

data\['Unit\_price'\] = data\['Price'\] / data\['Size'\]

gardengp=data.groupby('Garden',as\_index=False)

gardenmean=gardengp.Unit\_price.mean().sort\_values(by='Unit\_price',ascending=False)

sns.barplot(x='Garden',y='Unit\_price',data=gardenmean\[:10\],palette='Spectral\_r')

plt.rcParams\['font.sans-serif'\] = \['SimHei'\]

plt.show()

显示结果如下：

![8a9896dbbcfe6b97a978dcad3f052caf.png][]

[62261fbf7ae6f79e59c7d9fc0f49860f.png]: /images/20221024/8ca88b93604f493caf6181e39a3525e7.png
[8a9896dbbcfe6b97a978dcad3f052caf.png]: /images/20221024/a50c3c1f76b347ec882fd488eaaa49fc.png

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