数据分析上海长租房市场

数据分析上海长租房市场

• Python数据爬虫
• R语言数据处理
• 上海租房市场分析

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前言

不久前，CSDN微信公众号推送了一篇关于北京租房的文章，通过数据分析了链家网中北京租房的情况。本工程汪觉得这个话题非常有意思，加上本就刚刚来到上海，对魔都租房的体验有一番自身的理解，所以想通过数据分析还有个人经历与大家分享交流。
[附：北京房租大涨？6个维度，数万条数据帮你揭穿 作者：丁彦军]

链家数据获取（Python)

数据爬虫的方法上述文章已经详细介绍，代码附在下面，在此仅简略描述

Python的几package可以快速的扫描网页，并提取关键信息数据，这段script运行过程如下：

1. 选定根url进行搜索 （https://sh.lianjia.com/zufang）
2. 选择区域（浦东、闵行等）
3. 选定搜索页面（1，2，3…)
4. 提取关键信息（房租、面积、朝向等）

此代码有一处error，搜索最后一个区的时候会发生connection error，必须手动终止程序，sorry~

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Aug 26 17:37:24 2018

@author: sxl740
"""

import requests
import time
import re
from lxml import etree

# 获取某市区域的所有链接
def get_areas(url):
    print('start grabing areas')
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.108 Safari/537.36'}
    resposne = requests.get(url, headers=headers)
    content = etree.HTML(resposne.text)
    areas = content.xpath("//dd[@data-index = '0']//div[@class='option-list']/a/text()")
    areas_link = content.xpath("//dd[@data-index = '0']//div[@class='option-list']/a/@href")
    for i in range(1,len(areas)):
        area = areas[i]
        area_link = areas_link[i]
        link = 'https://sh.lianjia.com' + area_link
        print("开始抓取页面")
        get_pages(area, link)

#通过获取某一区域的页数，来拼接某一页的链接
def get_pages(area,area_link):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.108 Safari/537.36'}
    resposne = requests.get(area_link, headers=headers)
    pages =  int(re.findall("page-data=\'{\"totalPage\":(\d+),\"curPage\"", resposne.text)[0])
    print("这个区域有" + str(pages) + "页")
    for page in range(1,pages+1):
        url = area_link + 'pg' + str(1)
#        url = 'https://sh.lianjia.com/zufang/xuhui/pg' + str(page)
        print("开始抓取" + str(page) +"的信息")
        get_house_info(area,url)

#获取某一区域某一页的详细房租信息
def get_house_info(area, url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.108 Safari/537.36'}
    time.sleep(2)
    try:
        resposne = requests.get(url, headers=headers)
        content = etree.HTML(resposne.text)
        info=[]
        for i in range(30):
            title = content.xpath("//div[@class='where']/a/span/text()")[i]
            room_type = content.xpath("//div[@class='where']/span[1]/span/text()")[i]
            square = re.findall("(\d+)",content.xpath("//div[@class='where']/span[2]/text()")[i])[0]
            position = content.xpath("//div[@class='where']/span[3]/text()")[i].replace(" ", "")
            try:
                detail_place = re.findall("([\u4E00-\u9FA5]+)租房", content.xpath("//div[@class='other']/div/a/text()")[i])[0]
            except Exception as e:
                detail_place = ""
            floor =re.findall("([\u4E00-\u9FA5]+)\(", content.xpath("//div[@class='other']/div/text()[1]")[i])[0]
            total_floor = re.findall("(\d+)",content.xpath("//div[@class='other']/div/text()[1]")[i])[0]
            try:
                house_year = re.findall("(\d+)",content.xpath("//div[@class='other']/div/text()[2]")[i])[0]
            except Exception as e:
                house_year = ""
            price = content.xpath("//div[@class='col-3']/div/span/text()")[i]
            with open('链家上海租房.txt','a',encoding='utf-8') as f:
                f.write(area + ',' + title + ',' + room_type + ',' + square + ',' +position+
                        ','+ detail_place+','+floor+','+total_floor+','+price+','+house_year+'\n')

            print('writing work has done!continue the next page')

    except Exception as e:
        print( 'ooops! connecting error, retrying.....')
        time.sleep(20)
        return get_house_info(area, url)


def main():
    print('start!')
    url = 'https://sh.lianjia.com/zufang'
    get_areas(url)


if __name__ == '__main__':
    main()

这个程序的output就是叫做一个“链家上海租房.txt”的文档文件，将其清理后转化为csv文件，数据清洗是个繁琐的过程，就不一一赘述了，需要我清理后的数据文件可以@我。一切处理好即可用R语言做进一步数据分析了。

上海租房市场数据可视化 （R语言）

R资源包加载和数据录入

在分析数据的过程中，我用到了以下资源包，如果你的IDE中没有它们，可以在RStudio中搜索并安装。

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(cluster)

我将数据加载入名为df的数据帧（data frame），这个数据帧共有19972行，8列，每列数据分别记录了以下信息。注意将量化数据的格式改成数字(as.numeric)

• 房子面积：单位平方米
• 房子所在楼层数
• 房租金额：单位RMB
• 建成年份：例如1990
• 区域：浦东、闵行等
• 房子所在楼层类型：低、中、高
• 房子厅的数量
• 房子室的数量

# 加载数据
df <- read.csv("Lianjia-Shanghai-Rent.csv")
# 列举数据帧大小，数据内容
dim(df)
str(df)
# 改变数据格式为数字
df$TotalArea <- as.numeric(df$TotalArea)
df$Floor <- as.numeric(df$Floor)
df$Rent <- as.numeric(df$Rent)
df$YearBuilt <- as.numeric(df$YearBuilt)
df$Halls <- as.numeric(df$Halls)
df$Rooms <- as.numeric(df$Rooms)

清理一下数据，排除缺失的信息后，加入一列新的维度，房屋使用年数，即建成年份至今的时间。

df <- df %>% filter(Floor.Lev != "????")
df <- df %>% filter(!is.na(YearBuilt))
df <- df %>% mutate(房屋使用年数=2018-YearBuilt)

房价，面积，房龄的平均水平

根据以上信息，R语言的ggplot与dplyr可以帮助我们完成可视化数据分析

# 上海市各区长租房平均房租
df %>% group_by(District) %>% summarise(平均房租 = mean(Rent)) %>%
  ggplot( aes(x = reorder(District,平均房租), y = 平均房租)) + 
  geom_bar(stat="identity", fill = "steelblue") +
  labs(title="上海市各区长租房平均房租", x="区域", y = "月房租（￥)") + coord_flip()

依照上图，在所有的房子中（不分面积，建成年份），静安区的租金均价是最高的，其次为徐汇区和长宁区，奉贤区和金山区离市中心最远，也难怪那边的租金均价最低。

# 上海市各区长租房平均面积
df %>% group_by(District) %>% summarise(平均面积 = mean(TotalArea)) %>%
  ggplot( aes(x = reorder(District,平均面积), y = 平均面积)) + 
  geom_bar(stat="identity", fill = "steelblue") +
  labs(title="上海市各区长租房平均面积", x="区域", y = "公寓面积（平方米)") + coord_flip()

上图为我们展示了各区长租房的平均面积，黄埔，静安，徐汇和长宁是平均面积最小的几个区域，但是他们的房租却是最贵的。而相反的，松江，嘉定还有杨浦的大房子还是蛮多的，看起来经济实惠，所以我们一起来看看平均单位房租（￥/平米）的比较。

# 上海市各区长租房平均单位房租
df %>% group_by(District) %>% summarise(平均单位房租 = mean(Rent)/mean(TotalArea)) %>%
  ggplot( aes(x = reorder(District,平均单位房租), y = 平均单位房租)) + 
  geom_bar(stat="identity", fill = "steelblue") +
  labs(title="上海市各区长租房平均单位房租", x="区域", y = "平均单位房租（￥/平方米)") + coord_flip()

静安，黄埔，徐汇和长宁在对比中明显比其他区域贵出不少，看来不是适合我这种职场菜鸟住的地方咯。

# 上海市各区长租房平均房龄
df %>% group_by(District) %>% summarise(平均房龄 = mean(房屋使用年数)) %>%
  ggplot( aes(x = reorder(District,平均房龄), y = 平均房龄)) + 
  geom_bar(stat="identity", fill = "steelblue") +
  labs(title="上海市各区长租房平均房龄", x="区域", y = "平均房龄（年)") + coord_flip()

至于房龄，市中心区域的房子都比较老，而周边嘉定，松江等开发区域房子会新很多。

变量间关系分析

首先，我用一个多维的图像了解了长租房的数据分布

# 多维度租房信息
ggplot(data = df, aes(x = TotalArea, y = Rent, size = 房屋使用年数)) + 
  geom_point(alpha = 0.01) + 
  labs(title="上海各种面积公寓的房租情况", x="公寓面积（平方米）", y = "月房租（￥）") +
  scale_color_brewer(palette="Dark2") + theme_classic()

上图中圆圈大小代表房屋使用年数，圈越大说明房子越老。总体来看，租金与房子面积成正比，大的房子租金确实会更贵一些。但是这个说法并不严谨，因为还是有很多经济实惠又面积大的房子，它们大多都在100平米以上。100平米以上的长租房，平均使用年数是17.50年，相比之下，那些小的长租房则新出很多，平均使用年数仅为13.67年。

# 房屋使用年数对比：100平米以上房子 vs 100平米及以下房子
df%>%filter(TotalArea>100)%>%summarise(mean(房屋使用年数))
df%>%filter(TotalArea<=100)%>%summarise(mean(房屋使用年数))

以上数据说明存在潜变量，房屋使用年数、楼层等因素都会影响租金。因此，利用租金、面积、房屋使用年和楼层数将全部数据进行分组 K-Means Clustering

# 这组数据中可能有潜变量Latent Variable
# 利用K-Means Clustering分组
set.seed(20)
irisCluster <- kmeans(df[, c(1,2,3,9)], 2, nstart = 20)
df$cluster <- as.factor(irisCluster$cluster)
ggplot(data = df %>% filter(TotalArea < 200), aes(x = TotalArea, y = Rent, color = cluster)) + 
  geom_point() + geom_smooth(method=lm) + 
  labs(title="上海各种面积公寓（< 100平方米）的房租情况", x="公寓面积（平方米）", y = "月房租（￥）") +
  scale_color_brewer(palette="Dark2") + theme_classic()

分组过后，可以看出高端房与平价房的区别。高端房的月租金与面积有很强的正比关系，而低端房源房价则不怎么受面积影响，这个价位的房型的面积分布很广，且对房价影响不大。

最后来特别关注一下小编这类租房用户，收入一般的职场菜鸡，在大上海有很多人房租预算在5000￥以下，在此作一个假设，考虑到合租的情况，所以人均房租的计算是通过月房租处以房间数得到的。

# 加入人均房租的数据
# 假设：人均房租 = 月租金 / 房间数
df$RentPerPerson <- df$Rent / df$Rooms
focus <- df %>% filter(RentPerPerson <= 5000)

符合条件的长租房只剩下8387个，这其中大多数都是一居室和两居室的房子，所以想要独居或者合租的小伙伴还是有很多选择的。

# 5000￥以下长租房中房间数分布
focus %>% group_by(Rooms) %>% summarise(amount = n()) %>%
  ggplot(aes(x="", y = amount, fill = factor(Rooms))) + geom_bar(width = 0.5, stat = "identity") +
  coord_polar("y", start=0) + 
  labs(title="月租金5000￥以下长租房中房间数分布", x="", y = "")

小编比较习惯的一居室房源中，价格分布也是因区而异，总体上3000 - 4000元的一居室房源较多。

# 月租金5000￥以下一居室长租房租金分布
focus %>% filter(Rooms==1) %>%
  ggplot(aes(x = RentPerPerson)) + 
  geom_density(aes(group=District, colour = District, fill = District), alpha = 0.3) +
  labs(title="月租金5000￥以下一居室长租房租金分布", x="月租金（￥）", y = "密度")

结语

今天的分享就到这里了，第一次写CSDN blog，希望大家多多讨论。也感谢来自父母和女朋友的支持，让我在找工作之余有了更多和大家交流学习的机会。