自如网杭州市租房数据分析
经过数据爬取和数据清洗后，终于到了数据分析的部分。具体从探索型数据分析和验证型数据分析两部分进行。探索型数据分析是主要为了了解属性的分布、属性之间的相关性，验证型数据分析则用来预测租金价格。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
sns.set_style("darkgrid") #绘图风格
sns.set_context("talk")
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
1.探索型数据分析
(1)首先看一下数值型属性的统计情况
rent_data=pd.read_csv('rent_data_clean.csv',encoding='gbk')
rent_data.describe()
房间价格分布图
plt.hist(rent_data['price'],bins=20,edgecolor='w',color='lightskyblue')
房间面积分布图
plt.hist(rent_data['size'],bins=27,edgecolor='w',color='orange')
从数据的统计特征和分布直方图来看：
(1) 房源的租金均值为1854元/月，最便宜的是830元，最贵的是2890元，价格主要集中在1600-2300元。
因为这里的价格是合租的单个房间价格，相比杭州整个租房情况，可能价格有点偏高，不过加上清洁打扫等服务，价格应该说还比较合理。(2) 房间的面积大小平均在12平米，从最小的5平米到最大的32平米，主要集中在8-15平米，面积的差异还是挺大的。
最贵的房源和最便宜的房源分别位于哪里？
rent_data[rent_data['price']==rent_data['price'].max()]
rent_data[rent_data['price']==rent_data['price'].min()]
最贵的房间有两个，都达到了2890元/月，一个是位于西湖区文新站附近的新金都城市花园，该房间贵的原因应该是面积较大、周边配套设施齐全。另外一个是位于上城区城战附近的建国南苑，该房间贵的原因应该主要是位于交通枢纽附近，而且面积也挺大的。
最便宜的房间有三个，价格为830元/月，都位于余杭区，由于余杭区距离市区较远，交通、周围设施相对比较欠缺，所以租房价格相对便宜。
(2)再来看一下非数值型属性的分布情况
每个行政区的房源数量（这里下沙因为它高教园和面积较大的特点，作为一个单独的区域）
sns.countplot('district',data=rent_data,palette="Oranges")
从公寓名称来看：‘龙湖旭辉春江悦茗’出租的房源最多，共54个。
从行政区划分来看：江干区出租的房源最多，共134个；另外，余杭区、萧山区的房源也较多，都超过了120。
从位置范围来看：近江范围内出租房源最多，共64个。
从地铁站点来看：江陵路站周围的房源最多，共65个。
各个行政区的房源价格箱线图
sns.boxplot('district','price',data=rent_data,palette="Set3")
从各个行政区的价格箱线图来看：
上城区的租房价格最高，大致集中在2100-2400元之间，这与上城区商业发达，地处市区有关；
余杭区的租房价格最低，大致集中在1000-1600元之间；
下沙的租房价格也相对便宜，主要集中在1500-1750元之间，这是因为下沙是高教园区，学生比例大，租房价格不会太高。
因此在上城区工作的人可以考虑在价格相对较低的下城、滨江、江干区租房；而在江干、下城区工作的人可以考虑在下沙租房。
(3) 分析了单个属性的情况后，接下来看一下属性之间的关系。
不同地铁线上房屋面积与租金的散点图，三种颜色分别代表1号线、2号线、4号线
g=sns.FacetGrid(rent_data,hue='subway',palette={1:"red", 2:"orange",4:"green"},size=6,aspect=1.5).set(xlim=(0,25))
g.map(plt.scatter,'size','price',edgecolor='w',alpha=0.7).add_legend()
可以看到，面积与租金总体来说成正相关，随房间面积增大，租金也会上升，但相关性不是特别强，
这是因为影响房屋租金的因素有很多，比如交通、购物、娱乐设施等等。
各个行政区各条地铁线上，房间面积与房间价格的关系
g=sns.FacetGrid(rent_data,hue='subway',col='district',col_wrap=3,
palette={1:"red", 2:"orange",4:"green"}).set(xlim=(0,25))
g.map(plt.scatter,'size','price',edgecolor='w',alpha=0.7).add_legend()
plt.subplots_adjust(top=0.9)
g.fig.suptitle('各个行政区各条地铁线上，房间面积与房间价格的关系',fontsize=16)
(1)从上面各个区域面积与房价的散点图来看,也可以看出上城区的租房价格最贵，基本都在2000元以上，而余杭区基本都在2000元以下。
(2)地铁线路密集的区域往往房租较高，例如三条地铁都覆盖的上城区和江干区，而萧山区虽然也有三条地铁，但4号线覆盖很少，因此相比前两个区域，价格要低一些由于杭州地铁还没有全部通车，有些区域目前只有1条地铁，随着地体的覆盖增加，租金可能会有所提升。
(3)而且可以发现，有些区域的租金与地铁线路有关，例如江干区，2号线附近租金最高，然后是4号线、1号线，滨江区也有类似的情况。
房间数与租金的关系图
sns.factorplot('num_rooms','price',data=rent_data,size=5,aspect=1.5)
随公寓房间数的增多，租金呈下降趋势，但是房间数为6是一个特例，该数量不降反升，这主要是因为房间数为6的房源较少导致的，相对来说不具一般性，这些公寓可能由于人群定位、周边配套设施的关系租金较高。
到地铁站的距离与租金价格的关系图
rent_data['dis_to_subway']=rent_data['dis_to_subway'].fillna(3000) #补全缺失值
bins=[0,500,1000,1500,2000,2500,3000]
cut_class=['很近','近','一般近','一般远','远','很远'] #将租金划分为6档
rent_data['dis_cut']=pd.cut(rent_data['dis_to_subway'],bins=6,labels=cut_class)
sns.factorplot('dis_cut','price',data=rent_data,ci=68,size=5,aspect=1.5,color='g')
总体而言，随着到地铁站的距离越近，租金越高。
同样的，也因为影响租金高低的因素很多，所以图上‘一般远’和‘远’的价格均值反而近似相等，距离为‘远’的房源价格浮动很大。
通过对自如网杭州地区的租房情况分析，主要结论如下：
(1)租金均值为1854元/月，价格主要集中在1600-2300元；面积平均在12平米，主要集中在8-15平米。
(2)江干区出租的房源最多，共134个；另外，余杭区、萧山区的房源也较多，都超过了120。
(3)上城区的租房价格最高，集中在2100-2400元，这与上城区商业发达，地处市区有关；余杭区的租房价格最低，大致集中在1000-1600元；
下沙的租房价格也相对便宜，主要集中在1500-1750元，这是因为下沙是高教园区，学生比例大，租房价格不会太高。
因此在上城区工作的人可以考虑在价格相对较低的下城、滨江、江干区租房；在江干、下城区工作的人可以考虑在下沙租房。
(4)总体来说，随公寓房间数的增多，租金呈下降趋势；离地铁站的距离越近，租金越高。
2. 验证型数据分析
以上是对租金价格影响因素的探索型数据分析，接下来对租金做一个简单的预测。
预测前处理，对房间数和行政区重新编码，使得按租金高低有序。
room_codes={2:1,3:2,6:3,4:4,5:5,7:6}
def room_code(num):
for key in room_codes.keys():
if num==key:
return room_codes[key]
rent_data['room_code']=rent_data['num_rooms']
rent_data['room_code']=rent_data['room_code'].apply(room_code)
district_rank=rent_data[['district','price']].groupby(['district']).mean().sort_values(by='price',ascending=False)
code_dict={}
i=1
for key in district_rank.index:
code_dict[key]=i
i=i+1
code_dict
{'上城': 1, '下城': 2, '下沙': 8, '余杭': 9, '拱墅': 6, '江干': 4, '滨江': 5, '萧山': 7, '西湖': 3}
def district_code(district):
for value in district_rank.index:
if district==value:
return code_dict[value]
rent_data['district_code']=rent_data['district']
rent_data['district_code']=rent_data['district_code'].apply(district_code)
rent_data.head()
线性回归系数
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn import preprocessing features=['size','dis_to_subway','district_code','room_code'] std_scale = preprocessing.StandardScaler() rent_data[features]=std_scale.fit_transform(rent_data[features]) X=rent_data[features] y=rent_data['price'] lm=LinearRegression() lm.fit(X,y) print(lm.intercept_) print(lm.coef_)
1854.03333333
[ 153.34600711 -82.81457497 -227.78316433 -28.91179471]
从各个特征的系数可以看出，行政区对租金价格的影响最大，房间数对价格的影响最小。
通过交叉验证来优化模型，提高模型的泛化性
from sklearn import cross_validation
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn import metrics
prediction = cross_val_predict(lm, X, y, cv=5)
print("MSE:",metrics.mean_absolute_error(y, prediction)) #平均绝对值误差
MSE: 212.85073474
用随机森林进行回归预测
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
rf=RandomForestRegressor(random_state=50)
prediction = cross_val_predict(rf, X, y, cv=5)
print("MSE:",metrics.mean_absolute_error(y, prediction))
MSE: 187.784730867
通过对租金进行预测，主要结论如下：
(1) 通过用线性回归和随机森林回归两种方法对租金价格进行预测，发现随机森林的效果更好，平均误差在188元，也就是说实际租金和预测租金平均相差188元。
(2) 根据房源面积、到地铁站的距离、行政区和房间数这些影响因素，可以大概知道房源的价格。可以给有租房需求的人提供一个很有用的帮助，他们可以知道目标房源的价格是偏高了，还是偏低了，从而做出有效的决定。
(3) 另外，由于实验中的样本数量（900）不多，影响因素也只有4个，所以预测结果不是特别接近，如果能获得更多的影响因素和样本，预测结果会更好。
来源：https://www.cnblogs.com/toastavocado/p/8983130.html