Python爬虫 —3000+条北京二手房数据可视化分析

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哈喽，我是小张，大家好久不见啊~

最近呢，对链家平台上的北京二手房数据做了个可视化分析，对目前北京的二手房交易情况有了个大致了解，最终得到一个很实在的结论：奋斗一辈子也买不到一个厕所这句话不是骗人的，是真的；关于具体分析内容客官请看下文

1，工具说明

本文用到的 Python 库有

pandas
re
requests
json
pyecharts
folium
random
stylecloud
jieba
pyquery
fake_useragent
time

外加百度地图 API

2，数据采集

所有数据来源于链家二手房交易平台，上面每页排列 30 条二手房数据，本文采集了前 100 页数据，每条二手房交易数据中提取 标题、单价、价格、地址、年份、房间样式 等字段作为可视化分析的数据来源

网站没有设置很强的反爬机制，爬取时用的是 requests + Cookies+ PyQuery 组合即可，最好在爬取时加条 time.sleep() 命令，隔几秒休眠一次，代码如下：

import requests
from pyquery import PyQuery as pq
from fake_useragent import UserAgent
import time
import random
import pandas as pdUA = UserAgent()
headers = {
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,en-GB;q=0.7,en-US;q=0.6',
'Cookie': '你的Cookie',
'Host': 'bj.lianjia.com',
'Referer': 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.182 Safari/537.36',
}
num_page = 2
class Lianjia_Crawer:def __init__(self,txt_path):super(Lianjia_Crawer,self).__init__()self.file = str(txt_path)self.df = pd.DataFrame(columns = ['title','community','citydirct','houseinfo','dateinfo','taglist','totalprice','unitprice'])def run(self):'''启动脚本'''for i in range(100):url = "https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg{}/".format(str(i))self.parse_url(url)time.sleep(random.randint(2,5))print('正在爬取的 url 为 {}'.format(url))print('爬取完毕！！！！！！！！！！！！！！')self.df.to_csv(self.file,encoding='utf-8')def parse_url(self,url):headers['User-Agent'] = UA.chromeres = requests.get(url, headers=headers)doc = pq(res.text)for i in doc('.clear.LOGCLICKDATA .info.clear'):try:pq_i = pq(i)title = pq_i('.title').text().replace('必看好房', '')Community = pq_i('.flood .positionInfo a').text()HouseInfo = pq_i('.address .houseInfo').text()DateInfo = pq_i('.followInfo').text()TagList = pq_i('.tag').text()TotalPrice = pq_i('.priceInfo .totalPrice').text()UnitPrice = pq_i('.priceInfo .unitPrice').text()CityDirct = str(Community).split(' ')[-1]Community = str(Community).split(' ')[0]data_dict ={'title':title,'community':Community,'citydirct':CityDirct,'houseinfo':HouseInfo,'dateinfo':DateInfo,'taglist':TagList,'totalprice':TotalPrice,'unitprice':UnitPrice}print(Community,CityDirct)self.df = self.df.append(data_dict,ignore_index=True)#self.file.write(','.join([title, Community, CityDirct, HouseInfo, DateInfo, TagList, TotalPrice, UnitPrice]))print([title, Community, CityDirct, HouseInfo, DateInfo, TagList, TotalPrice, UnitPrice])except Exception as e:print(e)print("索引提取失败，请重试！！！！！！！！！！！！！")if __name__ =="__main__":txt_path = "ershoufang_lianjia.csv"Crawer = Lianjia_Crawer(txt_path)Crawer.run() # 启动爬虫脚本

最终一共采集到 3000 条数据：

3，地址经纬度坐标转换

获取到的数据是地址是字符串形式(例如梵谷水郡*酒仙桥)，后面地图位置标记时需要经纬度数据，需要把所有地址转化为经纬度坐标，这里借助了百度地图 API 完成这步操作

3.1 百度地图 AK 申请

API 的使用需要在 百度地图开放平台 申请一个 AK 效验码，网址：https://lbsyun.baidu.com/apiconsole/center#/home，登录自己的百度账号，在控制台创建一个应用，

控制台面板-> 我的应用-> 创建应用

其他参数默认，应用名称自定义命名即可，IP 白名单填入 0.0.0.0/0，点击提交

以上步骤操作完之后，控制台面板会多出一个应用，就是刚刚我们建立的，

3.2 地址经纬度坐标转换

获取到你的 AK 参数之后，把 AK 和 address(中文地址) 作为参数传入下面函数中，就能获取到对应的经纬度坐标

def get_location(address,AK):#根据地址转化为经纬度try:url = 'http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address={}&output=json&ak={}&callback=showLocation'.format(address,AK)res_test = requests.get(url).textres = re.search('\((.*?)\)', res_test).group(0).strip('(').strip(')')lng = json.loads(res)['result']['location']['lng']lat = json.loads(res)['result']['location']['lat']print(lng, lat)return lng, latexcept Exception as e:print('error ---------\n')return None

百度地图 API 的 地址经纬度转换 功能定位不仅仅局限于省、市，还能定位到门牌号，只要你提供的地址越详细，获取的经纬度信息越准确

4，可视化分析

这一部分进入可视化分析内容，城市毕竟是北京么所以首要的就是关注房价问题，在抓取的数据中，最高的将近19万+/每平方，最低的仅有 1.5 万/每平方

我看到 1.5 万每平方就不淡定了，这数据肯定有猫腻(北京房价按常理不可能这么低)；为了验证想法，首先做了房产地段标记(经纬度地图标记借助百度地图地址相关 Demo )

先看一下排名前十的：

上面是房价最高 Top10 的地段位置，看起来地理位置还行，都是在三环四环之内、分布在市中心附件，如果单看这张图的地图的话得不到有用的信息，可以对比一下房价最低 Top10

下面是排名倒数前十的

上面是北京二手房房价排名后十地段分布，房价在 1.5万-3万不等，没看到这个分布图之前仅仅认为上面价格是卖家标错了，看完这个图后才发现卖家是 挂着羊头卖狗肉，挂着北京的名号，卖着北京以外的房子(有的房子已经位于河北境内)，这可能就是卖房的套路之一吧

事出反常必有妖，无论买房还是买其他商品也好，卖家不会平白无故地给我们优惠，当价格远低于市场价之前交易需慎重、慎重、再慎重！

房价我分为 5 个区间，分别为 0-3万、3-8万、8-12万、12-15万，15万+ 五段，看一下各自的占比分布

其中房价位于 3-8万占比最大达 76 %占比，次之就是8-12万、12-15万，依次占比为16.38%、3.46%，而房价位于 15 万 + 占比最少，仅有1.12% 左右；

接下来我们再看一下，不同价位二手房在北京的分布

15万+的

12-15万

8-12万

3-8万

从地段分布来看北京房价以8万作为分水岭，8万+和8万以内房产分布明显变化，价格越高，越靠市中心以外；从地图信息来看，想在北京买一套地段不错的房子，预期房价最低也要在8万+，8 万是什么概念，也就说如果你想在北京买一套50平米的房子，最低也要 400万！

关于15万+ 的房产，大致都分布两个区域，一个是高校区(周围是人大、北航、清华等高校)，另一个位于右下角，也就是北京朝阳区

北京卖的二手房不一定都是装修之后的，有可能也是毛坯(刚建造交付之后，未进行任何装修)；参考下图，北京二手房中毛坯占比约1.39%共41套，户主买来这些房子大概率用于资产增值而不是作为刚需；

借助 Treemap 图再看一下北京二手房建筑时间分布，大部分都集中于2002-2010 这 9 年，北京房产也是在这段期间迅速发展，到 2015 年之后明显收缓，源于可建筑地段已经达到饱和再加上国家相关政策的施压

最后贴张词云图作为本文的结束，选取的文本信息为3000条房产信息的标题，从图中来看，标题中高频词汇有 南北通透、高楼层、精装修、采光好 等，也可以说这几个特点也是大多数房源的最大卖点(抛去价格、地段等因素)

5，小总结

本文针对北京二手房的分析角度并不全面，仅仅围绕着房价、地段、修建年份等几个维度做了简单分析，分析结果仅供学习，其数据真实性有考察

好了以上就是本文的全部内容，最后感谢大家的阅读，我们下期见~

6，源码获取

关于本文中涉及的全部源码和数据获取方式，在微信公号：小张Python ，后台回复关键字 210303 即可~