「实战」南京房价的秘密—

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本文给大家准备了房地产大数据，基于爬虫采集来自互联网的公开信息，数据可以分为 4块：

小区信息
二手房在售信息
二手房成交信息
租房信息

为了降低数据的清洗难度，提高实战的可重现性，爬虫在设计阶段注重考虑了数据采集的规整度，因此采集到的数据相对比较干净，但是距离直接用来可视化还是有相当距离的，本文，就来帮大家把这个坑填好~

房地产数据准备

房价，一个离我们很近又很远的词汇。很近是因为各路专家看空看多，各类政策隔三差五，一副好不热闹的样子；很远则是因为咱也不知道哪路专家说的对，也不清楚政策说的啥，就看看热闹。所以我们选择房价这个关键词，跟大家聊聊分析类的图表都是怎么绘制的。

本次提供的数据可以访问次链接：https://aiyc.lanzous.com/b00nvldhg 访问密码，请关注公众号：AI悦创。后台回复：fdc_data

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1、二手房历史成交数据

Chengjiao_NJ.csv 南京楼市近5年的二手房成交信息，主要信息字段如下：

字段	样例数据
标题	建康新村 2室1厅 49.07平米
朝向	南北
装修	简装
基本信息	中楼层(共7层) 1995年建板楼
标签	近地铁
挂牌价	挂牌173万
成交周期	成交周期72天
成交日期	2019.12.08
成交价	163万
成交单价	33218元/平

2、二手房在售数据

Ershoufang_NJ.csv 南京楼市12月份二手房挂牌信息，主要信息字段如下：

字段	样例数据
数据采集日期	20191226
来源	南京房产网
城市定位	南京二手房
区县定位	浦口二手房
街道定位	江浦街道二手房
小区定位	东方熙龙山院二手房
当前房源	当前房源
房源标题	老山别墅双阳台可塑性高依山傍水
挂牌价	795万
挂牌单价	18575元/平米
小区	东方熙龙山院
房屋户型	7室1厅1厨3卫
所在楼层	低楼层(共7层)
建筑面积	428㎡
户型结构	平层
套内面积	390.61㎡
建筑类型	板楼
房屋朝向	南
建筑结构	钢混结构
装修情况	毛坯
梯户比例	一梯两户
配备电梯	有
产权年限	70年
挂牌时间	2019/6/21
交易权属	商品房
上次交易	2018/1/11
房屋用途	普通住宅
房屋年限	满两年
产权所属	非共有
抵押信息	有抵押300万元
房本备件	未上传房本照片
房源标签	地铁、`VR`房源
经度	118.6338
纬度	32.08735

3、小区基本信息

Xiaoqu_NJ.csv 南京市截止12月份的主要小区，主要信息字段如下：

字段	样例数据
数据采集日期	20191226
来源	南京房产网
城市定位	南京小区
区县定位	鼓楼小区
街道定位	福建路小区
小区定位	萨家湾
地址	(鼓楼福建路)铁路北街69号
标题	萨家湾
热度	2位用户已关注
参考均价	28628元/㎡11月参考均价
建筑年代	1990年建成
建筑类型	板楼
物业费	0.3元/平米/月
物业	街道办事处（委员会）代管物业
开发商	南京鼓楼城镇建设综合开发（集团）公司
楼栋总数	23栋
房屋总数	801户
附近房产中介	三牌楼二店B店/鼓楼区三牌楼大街交通一村2号
经度	118.7681
纬度	32.0886

4、12月份南京可租房源，主要信息字段如下：

字段	样例数据
标题	整租奥克斯钟山府 3室1厅南/北
区县	玄武
街道	仙鹤门
小区	奥克斯钟山府
出租面积	89㎡
朝向	南北
户型	3室1厅1卫
楼层	低楼层（11层）
房源上架日期	5天前维护
房源标签	近地铁
租金	1500 元/月

小区数据清洗

从上面的罗列看，房地产大数据的数据结构相似度是很高的，因此这里以小区的数据为例，进行一次数据清洗的详细说明。

小区的各项指标可以分为两类。

一类是文字标签项，比如城市、区县、街道、小区名、开发商、物业、建筑类型等，这些指标很难量化，我们的目标是进行清洗提纯，去除文字中的杂质，方便后续统计。

第二类是数值型字段，比如价格、楼栋数、房屋数、经度、维度等，我们对数据进行分析，剔除异常值，并统一计量单位，以及根据分析项做一些数据维度的转换。比如建筑年代，可以转化成建成年份。

1. 删除关键信息为空的行

2. 丢弃无关信息列

3. 提取关键标签

观察"城市定位", “区县定位”, “街道定位”, "小区定位"四个字段，数据结构基本规整，为了整体效果，我们只需要删除"小区"关键词即可：

空值是处理字符串数据过程中常常会碰到的问题，这里为了能够顺利实现对空值的字符串替换，需要先把数据做一次字符串转化

删除目标列里的"小区"关键词

4. 提取信息中的关键数字

观察热度、参考均价、建筑年代等字段，是数字和文字的混合体。为了便于统计分析，需要把数字提取出来。一般来说，这类数据处理有2种方法，一种是利用数据的重复性，删除重复字符即可。另一种具有普适性的方法则是构建正则表达式，提取其中的整数或者浮点数。

Step 5: 剔除异常值

异常值是非常常见的一种数据情况，尤其是在爬虫采集的数据中，这种情况非常常见。比如我们这里的物业费：

显然这是超出常理的。但是在做数据可视化的过程中，也会伴随着对异常值的处理。因此这里我们暂时跳过这一步，在后续的可视化的过程中，我们再慢慢聊这个话题。

小区数据预览

经过简单的几个步骤，小区数据基本完成了标签化和数字化。

我们查阅一下南京各区的小区数量：

输出：

可以发现鼓楼区、江宁区、秦淮区是最大的人口聚集地（小区数量最多）。熟悉南京城市的朋友应该知道，鼓楼区是南京传统的老城区；而秦淮区也属于老城区之一，著名景点有夫子庙；江宁区面积广阔，是南京的各类工业聚集地，这几年随着江宁区的城市开发逐渐完善，人气也越来越旺。

清洗后的数据要及时保存起来，供后续使用，因此这里我们推荐将之保存为 csv 格式：

# 保留列名，取消行索引
xiaoqu_raw.to_csv("Xiaoqu_NJ_format.csv", index=False)

数据清洗总的来说要服务于具体业务，因此在开始这项工作之前，要先完成顶层设计工作，比如哪些字段是要丢弃的，哪些是要保存的，哪些字段是要拆分提取的，那些是通知指标需要保存的，此类场景不一而足，还需要大家在工作中注意观察和积累。

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