PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化...

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作者：Xingsheng Yang

1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据；

2 对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

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任务/目标

利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和挖掘。

上海租赁数据

此数据来自 Lianjia.com.csv文件包含名称，租赁类型，床位数量，价格，经度，纬度，阳台，押金，公寓，描述，旅游，交通，独立浴室，家具，新房源，大小，方向，堤坝，电梯，停车场和便利设施信息。

属性：

名称：列表名称
类型：转租或全部租赁（全部）
床：卧室号码
价格
经度/纬度：坐标
阳台，押金（是否有押金政策），公寓，描述，旅游可用性，靠近交通，独立浴室，家具

新房源：NO-0，YES-1
面积：平方米
朝向：朝向窗户，南1，东南2，东-3，北4，西南-5，西-6，西北-7，东北8，未知-0
级别：房源层级， 地下室-0， 低层（1-15）-1， 中层（15-25）-2， 高层（>25）-3
停车场：无停车场-0，额外收费-1，免费停车-2
设施：设施数量

import pandas as pd

import numpy as np

import geopandas 

df = pd.read\_csv('lighai.csv', sep =',', encoding='utf\_8\_sig', header=None)

df.head()

数据预处理

ETL处理，清理数据帧。

df_clean.head()

 

探索性分析 - 数据可视化

plt.figure(figsize=(8, 6))

sns.distplot(df_clean.price, bins=500, kde=True)

plt.xscale('log') # Log transform the price

读取地理数据

plt.figure(figsize=(12, 12))

sns.heatmap(df_clean.corr(), square=True, annot=True, fmt = '.2f', cmap = 'vla

---

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线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例

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01

02

03

04

模型构建

尝试根据特征预测价格。

y = df\_clean.log\_price

X = df\_clean.iloc\[:, 1:\].drop(\['price', 'log\_price'\], axis=1)

岭回归模型

ridge = Ridge()

alphas = \[0.0001, 0.001, 0.001, 0.01, 0.1, 0.5, 1, 2, 3, 5, 10\]

 

Lasso回归

coef.sort_values(ascending=False).plot(kind = 'barh')

Random forest随机森林

rf\_cv.fit(X\_train, y_train)

XGBoost

xgb_model.loc\[30:,\['test-rmse-mean', 'train-rmse-mean'\]\].plot();

xgb\_cv.fit(X\_train, y_train)

 

Keras神经网络

model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal'))

# Compile model

model.compile(loss='mean\_squared\_error', optimizer='Adam')

model.summary()

kmeans聚类数据

kmeanModel = KMeans(n_clusters=k).fit(X) 

    kmeanModel.fit(X)     

    inertias.append(kmeanModel.inertia_) 

plt.plot(K, inertias, 'bx-')

gpd.plot(figsize=(12,10), alpha=0.3)

scatter\_map = plt.scatter(data=df\_clean, x='lon', y='lat', c='label', alpha=0.3, cmap='tab10', s=2)

 

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点击文末“阅读原文”

获取全文完整代码数据资料。

本文选自《python岭回归、Lasso、随机森林、XGBoost、Keras神经网络、kmeans聚类链家租房数据地理可视化分析》。

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