大家好，我是带我去滑雪，每天教你一个小技巧！

  1、数据展示   

本文利用Python爬取到的房价信息做数据可视化，爬取数据的文章见：

（利用Python爬取房价信息(附代码)_用python爬取房价数据_带我去滑雪的博客-CSDN博客）

      所爬取的指标有小区名称、房屋位置、房屋户型、房屋面积、房屋朝向、房屋装修情况、有无电梯、楼层位置、附件有无地铁、关注度人数、看房次数、每平方米价格、房屋总价等指标，具体数据展示见表1，表2。

表1 python爬取数据展示（一）

编号	标题	小区名称	房屋位置	房屋户型	房屋面积（m2 ）	房屋朝向
1	鸿城花园 精致两房 南向高楼层	鸿城花园	市桥	2室2厅	78.6	西南
2	岭南新世界 带空中花园实用	岭南新世界	白云大道北	4室2厅	98	西南
3	隆康花园 2室1厅 255万	隆康花园	白云大道南	2室1厅	58.1	西南
4	南北对流 楼层好 视野宽阔 采光充足	荷景花园一区	沙湾	4室2厅	118	东南

表2 python爬取数据展示（续一）

编号	房屋装修情况	有无电梯	楼层位置	附近有无地铁	关注度（人数）	看房次数	每平方米价格（元）	房屋总价（万元）
1	其他	有电梯	高楼层	有地铁	58	14	26718	210
2	其他	有电梯	低楼层	有地铁	2337	18	44184	433
3	简装	有电梯	中楼层	有地铁	25	18	43890	255
4	精装	无电梯	中楼层	无地铁	2106	6	16526	195
5	简装	无电梯	高楼层	无地铁	1533	7	15354	150
6	简装	有电梯	中楼层	有地铁	47	5	49164	570

2、数据预处理

       数据预处理是指在数据集中发现不准确、不完整或者不合理的数据，通过数据预处理，对这些数据进行一定的去重、修补、纠正或移除，将原始数据转化成分析算法适用的形式，以此提高数据质量。由于爬取的数据中包含类别型数据，为了方便后面数据分析，本文对分类型数据进行了分别赋值，处理后的变量表见表3，处理后的数据集部分见表4。

表3 变量表

属性	解释	类型	变量名
WSSL	房屋的卧室数量（个）	连续值	x1
KTSL	房屋的客厅数量（个）	连续值	x2
MJ	房屋面积（平方米）	连续值	x3
FWZXQK	房屋装修情况	离散值，0=其他；1=毛坯；2=简装；3=精装	x4
YWDT	有无电梯	离散值，0=无电梯；1=有电梯	x5
LCWZ	房屋所在楼层位置	离散值，0=低楼层；1=中楼层；2=高楼层	x6
FJYWDT	房屋附近有无地铁	离散值，0=无地铁；1=有地铁	x7
GZD	关注度（人次）	连续值	x8
KFCS	看房次数	连续值	x9
PRICE	每平方米价格（元）	连续值	y
TOTAL PRICE	房屋总价（万元）	连续值	y1

表4 经过数据预处理后的数据集

编号	x1	x2	x3	x4	x5	x6	x7	x8	x9	y	y1
1	2	2	78.6	0	1	2	1	58	14	26718	210
2	4	2	98	0	1	0	1	2337	18	44184	433
3	2	1	58.1	2	1	1	1	25	18	43890	255
4	4	2	118	3	0	1	0	2106	6	16526	195
5	3	1	97.7	2	0	2	0	1533	7	15354	150
6	3	2	115.94	2	1	1	1	47	5	49164	570
7	3	2	102.72	2	1	0	1	80	19	61332	630
8	3	2	102.72	2	1	0	1	80	19	61332	630
9	2	2	73.3	2	1	0	1	873	21	42292	310
10	3	2	92	2	1	1	0	64	14	22066	203
⋮	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮	⋮
2981	2	1	80.3	2	1	1	1	8	0	46700	375
2982	2	2	64.81	2	1	1	1	2	0	41352	268
2983	2	1	57.26	0	0	0	1	0	0	41041	235
2984	2	1	75.38	2	1	2	0	0	0	39799	300

3、数据分析

3.1 词云分析

        词云是文本大数据可视化的一种重要方式，该方法可以将文本信息中重复出现的词语进行高亮展示，使浏览文本信息的人们可以一眼看到关键信息。本文利用python对表1中的标题文本信息进行词云分析，输出结果见图1所示。

       通过图1可以发现，在某网站上所挂楼房标题词中最多的是中间楼层、精装修、看房方便、采光好、近地铁、楼层好等字样，说明可能具有这些特点的房子更能吸引买家的注意，进而影响房屋的价格。

绘制词云图

import pandas as pd

file = open(r'\title.xlsx','rb')

data = pd.read_excel(file)

data.columns

title = data['标题']

import numpy as np

import os

lis =  np.array(title)

lis = lis.tolist()

lis[:5]

str1 = "".join(lis)

item_main = str1.strip().replace('span','').replace('class','').replace('emoji','').replace(' ','')

def save_fig(fig_id, tight_layout=True):

    path = os.path.join(r" E:\工作\硕士\学习\统计软件python\期末作业", fig_id + ".png")

    print("Saving figure", fig_id)

    if tight_layout:

        plt.tight_layout()

    plt.savefig(path, format='png', dpi=300)

import jieba

wordlist = jieba.cut(item_main,cut_all=True)

word_space_split =" ".join(wordlist)

type(word_space_split)

import matplotlib.pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator

import PIL.Image as Image

coloring = np.array(Image.open(r'\Desktop\图片.jpg'))

my_wordcloud = WordCloud(background_color='white',max_words=200,mask=coloring,max_font_size=60,random_state=42,

scale=2,font_path=r'C:\Windows\Fonts\simkai.ttf').generate(item_main)

image_colors = ImageColorGenerator(coloring)

plt.imshow(my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors))

plt.imshow(my_wordcloud)

plt.axis('off')

save_fig('my_wordcloud_fangjia')

plt.show()

3.2 描述性分析

        利用python对搜集到的数据进行描述性分析，为了更加清晰的展示数据，分别绘制了饼图、条形图、嵌套环形图等图形，绘制图形的python代码见附件，其结果见图2、图3、图4、图5、图6所示。

 3.3 相关性分析

    （1）房屋面积与房屋总价

    （2）房屋总价与关注度人数

    （3）房屋卧室个数与房屋总价

 

图2房屋装修情况占比饼状图

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv(r"E:\工作\硕士\学习\统计软件python\期末作业\qxhsj.csv")

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["Fangsong"]

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 设置画布大小

plt.figure(figsize=(12,6))

figure,axes = plt.subplots(1,1,figsize = (6,6),dpi = 120)

# 构造数据

y = [1139,33,891,921]

label=["其他", "毛坯", "简装", "精装"]

# 绘图

plt.pie(y,

        labels=label, #

        autopct='%.2f%%', # 让标签以百分比形式显示，且精确到两位小数

        labeldistance = 1.1,

        pctdistance = 0.9,

#         shadow = True,

        radius = 1, 

        startangle = 90, 

        counterclock = False 

       )

plt.title("房屋装修情况占比",fontsize = 12)

plt.savefig(r"E:\工作\硕士\学习\统计软件python\matplotlib饼图.jpg", format="png")

# 可视化呈现

plt.show()

图3房屋所在楼层位置比例饼状图

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv(r"E:\工作\硕士\学习\统计软件python\期末作业\qxhsj.csv")

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["Fangsong"]

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

plt.figure(figsize=(12,6))

figure,axes = plt.subplots(1,1,figsize = (6,6),dpi = 120)

y = [806,1143,1036]

label=["低楼层", "中楼层", "高楼层"]

plt.pie(y,

        labels=label,

        autopct='%.2f%%',

        labeldistance = 1.1,

        pctdistance = 0.9,

#        shadow = True,

        radius = 1, 

        startangle = 90, 

        counterclock = False 

       )

plt.title("房屋所在楼层位置比例",fontsize = 12)

plt.savefig(r"E:\工作\硕士\学习\统计软件python\matplotlib饼图.jpg", format="png")

plt.show()

图4房源朝向分布情况

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family']='KaiTi'

plt.figure(dpi=120)

provinces=['东', '南', '西', '北', '东南','东北', '西南', '西北']

gdp=[250, 1137,169, 768, 432,237,222,160]

plt.barh(provinces[::-1],gdp[::-1],height=0.5)

plt.title('房源朝向分布情况')

plt.grid(axis='x',ls='--',alpha=0.4)

plt.xlim(0,1200)

for i,j in enumerate(gdp[::-1]):

    plt.text(j+0.05,i,j,va='center')

plt.xlabel('数量')

plt.ylabel('朝向')

plt.savefig(r"E:\工作\硕士\学习\统计软件python\matplotlib条形图.jpg",format="png")

plt.show()

图5 房屋户型与房屋附近有无地铁的嵌套环形图

import pyecharts.options as opts

from pyecharts.charts import Pie

inner_x_data = ["有地铁", "无地铁"]

inner_y_data = [1548, 1436]

inner_data_pair = [list(z) for z in zip(inner_x_data, inner_y_data)]

outer_x_data = [' 1室0厅 ',  '2室1厅', '2室2厅', '3室1厅' '1室1厅', '3室2厅','1室2厅', '4室1厅', '4室2厅','其他']

outer_y_data = [47,621,611,215,144,1021,12,11,224,81]

outer_data_pair = [list(z) for z in zip(outer_x_data, outer_y_data)]

(

    Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px", height="800px"))

    .add(

        series_name="有无地铁",

        data_pair=inner_data_pair,

        radius=[0, "30%"],

        label_opts=opts.LabelOpts(position="inner"),

    )

    .add(

        series_name="房型",

        radius=["40%", "55%"],

        data_pair=outer_data_pair,

        label_opts=opts.LabelOpts(

            position="outside",

            formatter="{a|{a}}{abg|}\n{hr|}\n {b|{b}: }{c}  {per|{d}%}  ",

            background_color="#eee",

            border_color="#aaa",

            border_width=1,

            border_radius=4,

            rich={

                "a": {"color": "#999", "lineHeight": 22, "align": "center"},

                "abg": {

                    "backgroundColor": "#e3e3e3",

                    "width": "100%",

                    "align": "right",

                    "height": 22,

                    "borderRadius": [4, 4, 0, 0],

                },

                "hr": {

                    "borderColor": "#aaa",

                    "width": "100%",

                    "borderWidth": 0.5,

                    "height": 0,

                },

                "b": {"fontSize": 16, "lineHeight": 33},

                "per": {

                    "color": "#eee",

                    "backgroundColor": "#334455",

                    "padding": [2, 4],

                    "borderRadius": 2,

                },

            },

        ),

    )

    .set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="left", orient="vertical"))

    .set_series_opts(

        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(

            trigger="item", formatter="{a} <br/>{b}: {c} ({d}%)"

        )

    )

    .render("nested_pies.html")

)

图6房屋总价分布图

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family']='KaiTi'

plt.figure(dpi=120)

provinces=['57万-357万', '357万-657万', '657万-957万', '957万-1257万', '1257万-1557万']

gdp=[1829,869,206,52,12]

plt.barh(provinces[::-1],gdp[::-1],height=0.5)

plt.title('房价分布')

plt.grid(axis='x',ls='--',alpha=0.4)

plt.xlim(0,2000)

for i,j in enumerate(gdp[::-1]):

    plt.text(j+0.05,i,j,va='center')

plt.xlabel('数量（套）')

plt.ylabel('总价')

plt.savefig(r"E:\工作\硕士\学习\统计软件python\matplotlib条形图.jpg",format="png")

plt.show()

图7 房屋面积与房屋总价的散点图

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

data = pd.read_csv(r"E:\工作\硕士\学习\统计软件python\期末作业\qxhsj.csv")

data.head()

sns.lmplot(x="x3", y="y1", data=data)

plt.xlabel('房屋面积（平方米）')

plt.ylabel('房屋总价')

plt.savefig(r"E:\工作\硕士\学习\统计软件python\matplotlib.jpg", format="png")

图8 关注度人数与房屋总价的散点图

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

data = pd.read_csv(r"E:\工作\硕士\学习\统计软件python\期末作业\qxhsj.csv")

data.head()

sns.lmplot(x="x8", y="y1", data=data)

plt.xlabel('关注度（人次）')

plt.ylabel('房屋总价（万元）')

plt.savefig(r"E:\工作\硕士\学习\统计软件python\matplotlib.jpg", format="png")

需要数据集的家人们可以去百度网盘（永久有效）获取：

链接：https://pan.baidu.com/s/16GeXC9_f6KI4lS2wQ-Z1VQ?pwd=2138
提取码：2138 

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备注：明天更新两种预测房价的算法，分别是支持向量机和随机森林回归预测。

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