原标题：用python对2019年二手房价格进行数据分析

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本文为读者投稿，作者：董汇标MINUS

最近和朋友聊到买房问题，所以对某二手房价格信息进行了爬取，爬虫见本公众号另一篇文章。

本篇文章利用爬到数据的进行数据分析。

在这篇文章中，用到pandas、seaborn、Matplotlib等工具，分析工具用到提琴图、箱型图、散点图等。

描述性分析

首先导入各种需要的库方便后续一切操作，并 读取数据表，直接描述一下看看情况

importnumpy asnp

importpandas aspd

importmatplotlib.pyplot asplt

importseaborn assns

importwarnings

# 这部分是超参数提前设置sns.set(style='darkgrid')

plt.rcParams[ 'font.family']= 'Arial Unicode MS'

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

warnings.filterwarnings( 'ignore')

data =pd.read_csv( '链家新房100个.csv')

data.describe

最贵和最便宜

从上面输出表格可以看到初步结论如下：

这些二手房最小面积9.6平米，最大718平米，最便宜的56万，最贵的5200万。面积大概集中在59-102平，价格大概集中在325-630万，初步信息看完了有个印象，下边进行详细分析。

首先我对这个9.6平的房子很感兴趣，提取出来看看，但是运行下边代码看到，CBD核心区，别墅，9.64平，56W，估计是从厕所拆出来卖的。。

作罢。跳过他继续分析

data.min

而最贵的呢在鼓楼大街(二环边上)联排别墅，售价5200万。emmm

data.max

价格分布&面积分布粗看

现在我想直观的看一下售价分布，从下图可以看到，售价主要集中在1000万之内

sns.distplot(data[ '钱'].dropna)

同样的思路看一下面积，可以看到这些二手房源面积主要集中在100平米左右

sns.distplot(data[ '面积'].dropna)

此处其实也可以两张图一块看，代码如下：(都有点右偏)

fig, ax =plt.subplots( 1, 2) #2个子区域

sns.distplot(data[ '钱'],ax=ax[ 0])

sns.distplot(data[ '面积'],ax=ax[ 1])

plt.show

售价精看

对售价做一个箱型图看看，很明显的1000万那条横线以上的点儿，都是合理数据外的数据。

sns.boxplot(data=data[ '钱'])

那么合理的数据分别是什么呢？可以参考以下代码

mean, std = data[ '钱'].mean , data[ '钱'].std

# 得到上下限

lower , upper =mean -3*std , mean+ 3*std

print( '均值',mean)

print( '标准差',std)

print( '下限',lower)

print( '上限',upper)

打印结果可以看到的是标准差集中在358万，合理上限是1613万。对现实的指导就是：如果有358万，买一套房子就够了，1613万以上的房买起来就是坑爹了。

均值 538.44

标准差 358.47

下限 -536.9763753150206

上限 1613.8755022458467

价格最低的20套

通过这段代码可以看一下这些房子分布在哪里。

结论见代码下截图，如果你对北京熟悉，可以看到，这些房子主要分布在5环外，部分在顺义、昌平、门头沟等地。

t=data[[ '小区', '地区', '钱']].sort_values( '钱')

display(t.iloc[: 20])

面积精看

同样的方式，可以把”钱"列换为“面积”列看一下，面积均值89平，标准差50平，合理上限240平

均值 89.8874210879787

标准差 50.36697951495447

下限 -61.21351745688473

上限 240.9883596328421

面积最小的部分信息如下

朝向和装修程度

通过对户型方向进行分组展示可以看到在北京，主要还是南北向的，东西朝向的低很多

posit=data[ '方向'].value_counts[: 10]

display(posit)

装修程度有四类：精装、简装、毛坯、其他。

建筑形式有：板楼、塔楼、板楼塔楼结合、别墅等，

这两个维度与价格有啥关系呢？

来分析分析，做三个图先：

图一：装修状态和价格关系

图二：装修状态&建筑形式与售价关系

图三：建筑形式连同装修状态与价格关系

图四：建筑形式箱型图

通过对装修状态做价格分布图可以看到，精装修的集中在400±100万左右，简装稍微便宜一丢丢，毛坯房二手很少，其他形式的很多，价格集中在300-500万左右

对装修状态进行楼房形式的拆解后做箱型图如上，得到结论是板楼、塔楼、板楼塔楼结合是最多的，不论是精装简装还是其他信息不明的装修状态的。

对建筑形式连同装修状态和价格关系可以看到，不论什么类型的建筑形式，都存在精装修、简装修、毛坯。板楼价格横跨100万-1000万之间，集中在300-600万之间，板楼塔楼结合的价格集中在350万-700万之间，塔楼集中在380-700万之间。

初步结论，如果能搞到300万以上，精装修的板楼或塔楼随便选。

但若没这么多钱，也可以有50-300万之间的选择，只是选项少一些，但并不是没有选择。

在这个初步结论基础上提问：我有xxx万，那么我能买到多少平的房子呢？

价格面积分析

先将面积分组，分组函数如下

defvalue_to_level(area):

ifarea >= 0andarea <= 40:

return'40内'

elifarea >= 41andarea <= 60:

return'41-60'

elifarea >= 61andarea <= 80:

return'61-80'

elifarea >= 81andarea <= 130:

return'81-110'

elifarea >= 81andarea <= 130:

return'111-130'

elifarea >= 131andarea <= 180:

return'131-180'

elifarea >= 181andarea <= 250:

return'181-250'

else:

return'250以上'

level= data[ '面积'].apply(value_to_level)

display(level.value_counts)

sns.countplot(x=level , order=[ '40内', '41-60', '61-80', '81-110', '111-130', '131-180', '181-250', '250以上'])

分组后作图如下：

面积主要集中在40-110平之间。

做一张散点图，表明价格、面积的分布，限定横坐标50-500万之间，纵坐标40-120平之间

sns.scatterplot(data[ '钱'], data[ '面积'])

plt.xlim( 50, 500)

plt.ylim( 40, 120)

plt.show

所以，到这里，有大概多少钱，能买多少平的房子，一目了然。

其实可以看到：180万以上就有很多选择了。

如果只是想先买一套100万左右也有满足的情况

今天的分析就到这里。

希望对您带来帮助。

End

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