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11 月 18 日，北京西红门镇新建二村“聚福缘公寓”突发火灾。火灾后，随之而来的是一场全北京市的“安全隐患大排查大清理大整治”风暴。

聚集着几万外来务工人员的新建村在几天之内被清理一空。很多人正面临着要重新找房子或是离开北京的问题。

违建的公寓正在消失，危房出租正在被拆，这些被“风暴”涉及到的外来上班族怎么办？只有接受现实，勇敢面对。

为了生存，为了能留在帝都，为了改变人生、出人头地，再贵的房子他们都要租，或者他们可以再寻找一处稍远点的房子。

租房的烦恼，相信大家或多或少都有过。独自一人在大都市打拼，找个温暖的小窝实属不易，租个称心又价格公道的房子是件重要的事儿。

站在技术人的角度，今天我就如何从各大租房网的房源里面，找到最称心如意的小窝做些分享，供大家参考。

在找房子的过程中我们最关心是价格和通勤距离这两个因素。关于价格方面，现在很多租房网站都有，但是这些租房网站上没有关于通勤距离的衡量。

对于我这种对帝都不是很熟的人，对各个区域的位置更是一脸懵逼。所以我就想着能不能自己计算距离呢，后来查了查还真可以。

实现思路就是：先抓取房源信息，然后获取房源的经纬度，最后根据经纬度计算公司与具体房源之间的距离。

我们在获取经纬度之前，首先需要获取各个出租房所在地的名称，这里获取的方法是用爬虫爬取链家网上的信息。

Xpath 介绍

在爬取链家网的信息的时候用的是 Xpath 库，这里对 Xpath 库做一个简单的介绍。

Xptah 是什么

Xpath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。Xpath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。

Xpath 在查找信息的时候，需要先对 requests.get() 得到的内容进行解析，这里是用 lxml 库中的 etree.HTML(html) 进行解析得到一个对象 dom_tree，然后利用 dom_tree.Xpath() 方法获取对应的信息。

Xpath 怎么用

Xpath 最常用的几个符号就是“/”、“//”这两个符号，“/”表示该标签的直接子节点，就比如说一个人的众多子女，而“//”表示该标签的后代，就比如说是一个人的众多后代(包括儿女、外甥、孙子之类的辈分)。

更多详细内容这里就不 Ctrl C/V了。

数据抓取

我们本次抓取数据的流程是先获得目标网页 url，然后利用 requests.get() 获得 html，然后再利用 lxml 库中的 etree.HTML(html) 进行解析得到一个对象 dom_tree，然后利用 dom_tree.Xpath() 方法获取对应的信息。

先分析目标网页 url 的构造，链家网的 url 构造还是很简单的，页码就是 pg 后面的数字，在租房这个栏目下一共有 100 页，所以我们循环 100 次就好啦。

还有就是明确我们要获取的信息，在前面我们说了目标是要研究公司附近的出租房信息，但是我们在租房的时候也不是仅仅考虑距离这一个因素。

这里我准备获取标题、价格、区域(大概在哪一块)、看房人数（说明该房的受欢迎程度），楼层情况（高楼层还是低楼层），房租建筑时间等等。（就是你能看到的信息差不多都要弄下来哈哈）。

开始代码部分：

得到目标网页的 url 后，对其进行解析，采用的方法是先用 lxml 库的 etree 对 response 部分进行解析，然后利用 Xpath 进行信息获取。

通过上图可以看出，我们一共抓取到 2970 条房屋信息，9columns。

经纬度的获取

我们刚刚只是获取了一些出租房的基本信息，但是我们要想计算距离还需要获得这些出租房所在的地理位置，即经纬度信息。

这里的经纬度是获取的区域层级的，即大概属于哪一个片区，本次爬取的 2970 条房屋信息分布在北京的 208 个区域/区域。

关于如何获取对应地点的经纬度信息，这里利用的 XGeocoding_v2 工具：

获取经纬度信息的地址如下：http://www.gpsspg.com/maps.htm

得到如下的结果(LATB 表示维度，LNGB 表示经度)：

距离的计算

最后将距离以及区域与对应的小区拼接在一起，得到下面的结果。

进一步分析

我们把后缀去掉了，Size、third_feature 和 Distance 看上去是数字，但是通过 df.info() 看出，这两个指标类型依然是 Object。为了进一步分析，我们要对它们继续进行处理。

再次通过 df.info() 看出，该是数字类型的指标全部变成了 int/float 了，可以进行下一步了。

可以看到，Region=“望京”距离最近，所以我们重点在该区域内选择，接下来具体看看该区域内租房情况。

通过上表可以看到在望京区域总共有 101 套房源，接下来对这 101 套房源进行深入分析。

数据概览，先对该区域的租房整体情况有个认识，看到 Price 指标的下界为 5000 左右，上界接近于 30000，中位数为 10000 出头（有没有感觉到好贵哈哈哈哈），但是我们也看到有一个大于 80000 的超级异常值，我们利用截尾均值对他进行替代。

关于房屋大小，中位数为 100 平，这与 Price 中位数正好可以对应，折算下来相当于 1 平 100 大洋，在与那些 10 平左右的合租房需要 2000+ 大洋比一比，是不是觉得还是 100 平 10000 大洋便宜哈。

所以论一平米的价格的话还是整租更便宜。

先找出那个大于 80000 的异常值具体值是多少，然后进行值替换。

这是将 Price 异常值处理以后得到的箱型图，看起来就比较规范了哈。

通过上图可以看出：中楼层和高楼层的房源绝对数量基本持平，高出低楼层数量一半。

房屋修建时间也是 2003 年以后的居多，这就和前面的楼层类型可以对应上了，在刚开始的时候（2003 年以前）大部分房子都是低楼层，随着时代的进步，科技的发展，人员的增多，楼层的数量和房屋的数量也随之增加。

房屋类型上的 Top3 类型分别为：2 室 1 厅、3 室 2 厅和 1 室 1 厅。

通过上图可以看出，随着时间的推移，2003 年以后的房子的 Price 要明显高于 2003 年以前的，如果要是对价格比较敏感，可以考虑 2003 年以前的房子。

随着房屋类型的升级，价格也是随之升高，但是我们也发现，有一些三室房子的价格（下边界）要低于两室的价格的，如果对房间数量和价格都有要求的可以考虑这部分房源。

按 PV 进行降序，我们可以看出哪些房源是比较受欢迎，这些房源都有啥特征。

结论

通过上面的分析我们可以得出一些参考：

注：本次的数据为链家网的整租房源信息，非合租信息，所以你会看到价格都很高。

作者：张俊红

张俊红，中国统计网专栏作者，个人公众号ID：zhangjunhong0428，数据分析路上的学习者与实践者，与你分享我的所见、所学、所想。

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