用Python分析北京二手房房價
資料初探
首先匯入要使用的科學計算包numpy,pandas,視覺化matplotlib,seaborn,以及機器學習包sklearn。
import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display import display plt.style.use("fivethirtyeight") sns.set_style({'font.sans-serif':['simhei','Arial']}) %matplotlib inline # 檢查Python版本 from sys import version_info if version_info.major != 3: raise Exception('請使用Python 3 來完成此專案')
然後匯入資料，並進行初步的觀察，這些觀察包括瞭解資料特徵的缺失值，異常值，以及大概的描述性統計。
# 匯入鏈家二手房資料
lianjia_df = pd.read_csv('lianjia.csv')
display(lianjia_df.head(n=2))
初步觀察到一共有11個特徵變數，Price 在這裡是我們的目標變數，然後我們繼續深入觀察一下。
# 檢查缺失值情況 lianjia_df.info()
發現了資料集一共有23677條資料，其中Elevator特徵有明顯的缺失值。
lianjia_df.describe()
上面結果給出了特徵值是數值的一些統計值，包括平均數，標準差，中位數，最小值，最大值，25%分位數，75%分位數。這些統計結果簡單直接，對於初始瞭解一個特徵好壞非常有用，比如我們觀察到 Size 特徵 的最大值為1019平米，最小值為2平米，那麼我們就要思考這個在實際中是不是存在的，如果不存在沒有意義，那麼這個資料就是一個異常值，會嚴重影響模型的效能。
當然，這只是初步觀察，後續我們會用資料視覺化來清晰的展示，並證實我們的猜測。
# 新增新特徵房屋均價 df = lianjia_df.copy() df['PerPrice'] = lianjia_df['Price']/lianjia_df['Size'] # 重新擺放列位置 columns = ['Region', 'District', 'Garden', 'Layout', 'Floor', 'Year', 'Size', 'Elevator', 'Direction', 'Renovation', 'PerPrice', 'Price'] df = pd.DataFrame(df, columns = columns) # 重新審視資料集 display(df.head(n=2)
我們發現 Id 特徵其實沒有什麼實際意義，所以將其移除。由於房屋單價分析起來比較方便，簡單的使用總價/面積就可得到，所以增加一個新的特徵 PerPrice(只用於分析，不是預測特徵)。另外，特徵的順序也被調整了一下，看起來比較舒服。
資料視覺化分析
Region特徵分析
對於區域特徵，我們可以分析不同區域房價和數量的對比。
# 對二手房區域分組對比二手房數量和每平米房價
df_house_count = df.groupby('Region')['Price'].count().sort_values(ascending=False).to_frame().reset_index()
df_house_mean = df.groupby('Region')['PerPrice'].mean().sort_values(ascending=False).to_frame().reset_index()
f, [ax1,ax2,ax3] = plt.subplots(3,1,figsize=(20,15))
sns.barplot(x='Region', y='PerPrice', palette="Blues_d", data=df_house_mean, ax=ax1)
ax1.set_title('北京各大區二手房每平米單價對比',fontsize=15)
ax1.set_xlabel('區域')
ax1.set_ylabel('每平米單價')
sns.barplot(x='Region', y='Price', palette="Greens_d", data=df_house_count, ax=ax2)
ax2.set_title('北京各大區二手房數量對比',fontsize=15)
ax2.set_xlabel('區域')
ax2.set_ylabel('數量')
sns.boxplot(x='Region', y='Price', data=df, ax=ax3)
ax3.set_title('北京各大區二手房房屋總價',fontsize=15)
ax3.set_xlabel('區域')
ax3.set_ylabel('房屋總價')
plt.show()
使用了pandas的網路透視功能 groupby 分組排序。區域特徵視覺化直接採用 seaborn 完成，顏色使用調色盤 palette 引數，顏色漸變，越淺說明越少，反之越多。可以觀察到：
- 二手房均價：西城區的房價最貴均價大約11萬/平，因為西城在二環以裡，且是熱門學區房的聚集地。其次是東城大約10萬/平，然後是海淀大約8.5萬/平，其它均低於8萬/平。
- 二手房房數量：從數量統計上來看，目前二手房市場上比較火熱的區域。海淀區和朝陽區二手房數量最多，差不多都接近3000套，畢竟大區，需求量也大。然後是豐臺區，近幾年正在改造建設，有趕超之勢。
- 二手房總價：通過箱型圖看到，各大區域房屋總價中位數都都在1000萬以下，且房屋總價離散值較高，西城最高達到了6000萬，說明房屋價格特徵不是理想的正太分佈。
Size特徵分析
f, [ax1,ax2] = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5)) # 建房時間的分佈情況 sns.distplot(df['Size'], bins=20, ax=ax1, color='r') sns.kdeplot(df['Size'], shade=True, ax=ax1) # 建房時間和出售價格的關係 sns.regplot(x='Size', y='Price', data=df, ax=ax2) plt.show()
Size 分佈：
- 通過 distplot 和 kdeplot 繪製柱狀圖觀察 Size 特徵的分佈情況，屬於長尾型別的分佈，這說明了有很多面積很大且超出正常範圍的二手房。
Size 與 Price 的關係：
- 通過 regplot 繪製了 Size 和 Price 之間的散點圖，發現 Size 特徵基本與Price呈現線性關係，符合基本常識，面積越大，價格越高。但是有兩組明顯的異常點：1. 面積不到10平米，但是價格超出10000萬;2. 一個點面積超過了1000平米，價格很低，需要檢視是什麼情況。
df.loc[df['Size']< 10]
經過檢視發現這組資料是別墅，出現異常的原因是由於別墅結構比較特殊(無朝向無電梯)，欄位定義與二手商品房不太一樣導致爬蟲爬取資料錯位。也因別墅型別二手房不在我們的考慮範圍之內，故將其移除再次觀察Size分佈和Price關係。
df.loc[df['Size']>1000]
經觀察這個異常點不是普通的民用二手房，很可能是商用房，所以才有1房間0廳確有如此大超過1000平米的面積，這裡選擇移除。
df.loc[df['Size']>1000]
重新進行視覺化發現就沒有明顯的異常點了。
Layout特徵分析
f, ax1= plt.subplots(figsize=(20,20))
sns.countplot(y='Layout', data=df, ax=ax1)
ax1.set_title('房屋戶型',fontsize=15)
ax1.set_xlabel('數量')
ax1.set_ylabel('戶型')
plt.show()
這個特徵真是不看不知道，各種廳室組合搭配，竟然還有9室3廳，4室0廳等奇怪的結構。其中，2室一廳佔絕大部分，其次是3室一廳，2室2廳，3室兩廳。但是仔細觀察特徵分類下有很多不規則的命名，比如2室一廳與2房間1衛，還有別墅，沒有統一的叫法。這樣的特徵肯定是不能作為機器學習模型的資料輸入的，需要使用特徵工程進行相應的處理。
Renovation 特徵分析
df['Renovation'].value_counts()
- 精裝 11345
- 簡裝 8497
- 其他 3239
- 毛坯 576南北 20
- Name: Renovation, dtype: int64
發現Renovation裝修特徵中竟然有南北，它屬於朝向的型別，可能是因為爬蟲過程中一些資訊位置為空，導致“Direction”朝向特徵出現在這裡，所以需要清除或替換掉。
# 去掉錯誤資料“南北”，因為爬蟲過程中一些資訊位置為空，導致“Direction”的特徵出現在這裡，需要清除或替換 df['Renovation'] = df.loc[(df['Renovation'] != '南北'), 'Renovation'] # 畫幅設定 f, [ax1,ax2,ax3] = plt.subplots(1, 3, figsize=(20, 5)) sns.countplot(df['Renovation'], ax=ax1) sns.barplot(x='Renovation', y='Price', data=df, ax=ax2) sns.boxplot(x='Renovation', y='Price', data=df, ax=ax3) plt.show()
觀察到，精裝修的二手房數量最多，簡裝其次，也是我們平日常見的。而對於價格來說，毛坯型別卻是最高，其次是精裝修。
Elevator 特徵分析
初探資料的時候，我們發現 Elevator 特徵是有大量缺失值的，這對於我們是十分不利的，首先我們先看看有多少缺失值：
misn = len(df.loc[(df['Elevator'].isnull()), 'Elevator'])
print('Elevator缺失值數量為：'+ str(misn))
Elevator 缺失值數量為：8237
這麼多的缺失值怎麼辦呢?這個需要根據實際情況考慮，常用的方法有平均值/中位數填補法，直接移除，或者根據其他特徵建模預測等。
這裡我們考慮填補法，但是有無電梯不是數值，不存在平均值和中位數，怎麼填補呢?這裡給大家提供一種思路：就是根據樓層 Floor 來判斷有無電梯，一般的樓層大於6的都有電梯，而小於等於6層的一般都沒有電梯。有了這個標準，那麼剩下的就簡單了。
# 由於存在個別型別錯誤，如簡裝和精裝，特徵值錯位，故需要移除
df['Elevator'] = df.loc[(df['Elevator'] == '有電梯')|(df['Elevator'] == '無電梯'), 'Elevator']
# 填補Elevator缺失值
df.loc[(df['Floor']>6)&(df['Elevator'].isnull()), 'Elevator'] = '有電梯'
df.loc[(df['Floor']<=6)&(df['Elevator'].isnull()), 'Elevator'] = '無電梯'
f, [ax1,ax2] = plt.subplots(1, 2, figsize=(20, 10))
sns.countplot(df['Elevator'], ax=ax1)
ax1.set_title('有無電梯數量對比',fontsize=15)
ax1.set_xlabel('是否有電梯')
ax1.set_ylabel('數量')
sns.barplot(x='Elevator', y='Price', data=df, ax=ax2)
ax2.set_title('有無電梯房價對比',fontsize=15)
ax2.set_xlabel('是否有電梯')
ax2.set_ylabel('總價')
plt.show()
結果觀察到，有電梯的二手房數量居多一些，畢竟高層土地利用率比較高，適合北京龐大的人群需要，而高層就需要電梯。相應的，有電梯二手房房價較高，因為電梯前期裝修費和後期維護費包含內了(但這個價格比較只是一個平均的概念，比如無電梯的6層豪華小區當然價格更高了)。
Year 特徵分析
grid = sns.FacetGrid(df, row='Elevator', col='Renovation', palette='seismic',size=4) grid.map(plt.scatter, 'Year', 'Price') grid.add_legend()
在Renovation和Elevator的分類條件下，使用 FaceGrid 分析 Year 特徵，觀察結果如下：
整個二手房房價趨勢是隨著時間增長而增長的;
- 2000年以後建造的二手房房價相較於2000年以前有很明顯的價格上漲;
- 1980年之前幾乎不存在有電梯二手房資料，說明1980年之前還沒有大面積安裝電梯;
- 1980年之前無電梯二手房中，簡裝二手房佔絕大多數，精裝反而很少;
Floor 特徵分析
f, ax1= plt.subplots(figsize=(20,5))
sns.countplot(x='Floor', data=df, ax=ax1)
ax1.set_title('房屋戶型',fontsize=15)
ax1.set_xlabel('數量')
ax1.set_ylabel('戶型')
plt.show()
可以看到，6層二手房數量最多，但是單獨的樓層特徵沒有什麼意義，因為每個小區住房的總樓層數都不一樣，我們需要知道樓層的相對意義。另外，樓層與文化也有很重要聯絡，比如中國文化七上八下，七層可能受歡迎，房價也貴，而一般也不會有4層或18層。當然，正常情況下中間樓層是比較受歡迎的，價格也高，底層和頂層受歡迎度較低，價格也相對較低。所以樓層是一個非常複雜的特徵，對房價影響也比較大。
總結
本次分享旨在讓大家瞭解如何用Python做一個簡單的資料分析，對於剛剛接觸資料分析的朋友無疑是一個很好的練習。不過，這個分析還存在很多問題需要解決，比如：
- 解決爬蟲獲取的資料來源準確度問題;
- 需要爬取或者尋找更多好的售房特徵;
- 需要做更多地特徵工程工作，比如資料清洗，特徵選擇和篩選;
- 使用統計模型建立迴歸模型進行價格預測;
作者：xiaoyu，一個半路轉行的資料探勘工程師，Python資料科學。