使用了pandas的网络透视功能 groupby 分组排序。区域特征可视化直接采用 seaborn 完成,颜色使用调色板 palette 参数,颜色渐变,越浅说明越少,反之越多。可以观察到:
- 二手房均价:西城区的房价最贵均价大约11万/平,因为西城在二环以里,且是热门学区房的聚集地。其次是东城大约10万/平,然后是海淀大约8.5万/平,其它均低于8万/平。
- 二手房房数量:从数量统计上来看,目前二手房市场上比较火热的区域。海淀区和朝阳区二手房数量最多,差不多都接近3000套,毕竟大区,需求量也大。然后是丰台区,近几年正在改造建设,有赶超之势。
- 二手房总价:通过箱型图看到,各大区域房屋总价中位数都都在1000万以下,且房屋总价离散值较高,西城最高达到了6000万,说明房屋价格特征不是理想的正太分布。
Size特征分析
- f, [ax1,ax2] = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5))
- # 建房时间的分布情况
- sns.distplot(df['Size'], bins=20, ax=ax1, color='r')
- sns.kdeplot(df['Size'], shade=True, ax=ax1)
- # 建房时间和出售价格的关系
- sns.regplot(x='Size', y='Price', data=df, ax=ax2)
- plt.show()
Size 分布:
- 通过 distplot 和 kdeplot 绘制柱状图观察 Size 特征的分布情况,属于长尾类型的分布,这说明了有很多面积很大且超出正常范围的二手房。
Size 与 Price 的关系:
- 通过 regplot 绘制了 Size 和 Price 之间的散点图,发现 Size 特征基本与Price呈现线性关系,符合基本常识,面积越大,价格越高。但是有两组明显的异常点:1. 面积不到10平米,但是价格超出10000万;2. 一个点面积超过了1000平米,价格很低,需要查看是什么情况。
- df.loc[df['Size']< 10]
经过查看发现这组数据是别墅,出现异常的原因是由于别墅结构比较特殊(无朝向无电梯),字段定义与二手商品房不太一样导致爬虫爬取数据错位。也因别墅类型二手房不在我们的考虑范围之内,故将其移除再次观察Size分布和Price关系。
df.loc[df['Size']>1000]
经观察这个异常点不是普通的民用二手房,很可能是商用房,所以才有1房间0厅确有如此大超过1000平米的面积,这里选择移除。
- df.loc[df['Size']>1000]
重新进行可视化发现就没有明显的异常点了。
Layout特征分析
- f, ax1= plt.subplots(figsize=(20,20))
- sns.countplot(y='Layout', data=df, ax=ax1)
- ax1.set_title('房屋户型',fontsize=15)
- ax1.set_xlabel('数量')
- ax1.set_ylabel('户型')
- plt.show()
这个特征真是不看不知道,各种厅室组合搭配,竟然还有9室3厅,4室0厅等奇怪的结构。其中,2室一厅占绝大部分,其次是3室一厅,2室2厅,3室两厅。但是仔细观察特征分类下有很多不规则的命名,比如2室一厅与2房间1卫,还有别墅,没有统一的叫法。这样的特征肯定是不能作为机器学习模型的数据输入的,需要使用特征工程进行相应的处理。
Renovation 特征分析
- df['Renovation'].value_counts()
- 精装 11345
- 简装 8497
- 其他 3239
- 毛坯 576南北 20
- Name: Renovation, dtype: int64
(编辑:上饶站长网)
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