人生倒计时
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这是一篇来自小密圈同学的投稿,发现小密圈的高手真多,卧虎藏龙呀.租房是一个刚需,相信很多人特别是刚毕业不久的小伙伴都会碰到这个问题,那么在一线大城市比如深圳的租房情况如何呢,闪亮同学对深圳自如网站上的房源情况进行探索分析,非常有意思.
探索的问题
- 房租的分布情况
- 哪种户型的房源最多
- 哪条地铁线附近的房租比较贵
- 哪个区的房租更贵
- 房源的面积分布情况
数据说明
- 数据来源深圳自如网站(仅包含可出租状态的合租房源)
- 采用集搜客工具爬取
- house_area: 表示房间的面积
- house_toom: 表示出租房屋的户型
- house_price: 表示每月的房租
- house_name: 表示房源所处的小区
- house_located: 表示房源所处的小区
- subway_info: 表示房源附近是否有地铁站
1.数据预览
1).看一下整个数据集的情况
2).删掉一些无用的列
df_sz_ziroom = df_sz_ziroom.drop('Unnamed: 0', axis=1) # 删掉无用的列df_sz_ziroom.head(5) # 预览前五条数据
2.数据清洗
除了 house_room 字段外,剩下的字段都需要清洗,为了便于分析还需要新增字段,工作量有点大,挺好,又可以练手。
1).house_area 字段
有 "15.2" 和 "约9.5" 两种格式,需要转换成纯数字格式
0 15.5
1 24.0
2 15.0
3 6.3
4 7.8
Name: house_area, dtype: float64
2). house_price 字段
目前格式为 “¥1490 (每月)”,要把其修改为纯数字格式
0 1660
1 2230
2 1830
3 1860
4 1930
Name: house_price, dtype: int64
3).house_name 字段
目前的格式类似为 “桦润馨居4居室-南卧”,需要把小区名字提取出来,如 “桦润馨居”
0 龙园山庄
1 塘朗城广场东区
2 龙园山庄
3 塘朗城广场东区
4 桃源村一期
Name: house_name, dtype: object
4). house_located 字段
目前格式为 “[龙华区龙华中心] 4号线(龙华线)龙华” 包含所在的区和地铁两项信息,现需要把这两项信息提取并设置为两个字段
4.1).提取地铁信息
0 3号线
1 5号线
2 3号线
3 5号线
4 7号线
Name: subway_info, dtype: object
4.2).提取所在的区的信息
0 罗湖区
1 南山区
2 罗湖区
3 南山区
4 南山区
Name: house_located, dtype: object
经过上面的步骤,看一下清洗完的数据集
3.数据可视乎分析:单维度
1). 房租分布情况
- 最低的房租为 1130 元每月,最贵的房租为 4360 元每月,土豪专属。
- 平均房租为 2068 元每月,75% 的房租超过 1760 元每月。
df_sz_ziroom['house_price'].describe()
count 899.000000
mean 2068.787542
std 465.815828
min 1130.000000
25% 1760.000000
50% 1930.000000
75% 2290.000000
max 4360.000000
Name: house_price, dtype: float64
最高房租和最低房租的是什么房子
df_sz_ziroom[df_sz_ziroom['house_price'] == 1130]
df_sz_ziroom[df_sz_ziroom['house_price'] == 4360]
- 房租最低的房子位于龙岗区,龙岗区比较偏僻,且该套房源为6室1厅,房租最低也正常。
- 房租最贵的房子位于南山区在二号线旁边,2号线经过的基本都是深圳最繁华的地带,房租这么高也正常。
大部分的房价集中在 1625 到 2250 元每月,其中 1750 到 2000 元每月的房源最多。超过 3500 元每月的房源很少。因为本次分析的都是合租房源,看来深圳自如的房租还是比较贵。
2).面积分布情况
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count 899.000000
mean 11.462803
std 3.322627
min 5.360000
25% 9.200000
50% 11.100000
75% 13.300000
max 30.900000
Name: house_area, dtype: float64
绝大多数房间的面积集中在 6.3 到 12.7 平米之间,其中 10 到 12.7之间的房源最多。超过 20平米的房源很少,租房形式真严峻。
3).区域房源分布情况
罗湖区的房源最多,其次是南山区,最少的是福田区。在福田上班的话不妨去罗湖租房,房源比较多.
4).地铁房源分布
3号线附近的房源最多,由于3号线终点和起点分别在罗湖和龙岗,在罗湖上班的话,沿着3号线租房最好,不仅房源多,而且龙岗的房租普遍比较便宜,上班地铁直达。
5号线附近房源数量排在第二位,由于5号线横跨罗湖区、南山区、宝安区,中途换成站非常多,不论在罗湖还是南山还是宝安区,沿着5号线附近租房也是不错的选择。
4.数据可视化分析:双维度分析
1).考虑面积和房租
- 图1为房子的面积和总价的关系图
- 图2为对面积和总计分别取平方根和对数的关系图
从图2中发现面积和房租并没有呈现出明显的线性关系,并不是房间面积越大,房租越贵。
2).区域和房租
南山区的房租贵,75%的房租高于2000元每月,其箱体也最长。南山区积聚了大量互联网企业,薪资水平在深圳相对来说也非常高。
福田区的房租紧随南山区之后,龙岗区和罗湖区的房租最低。
如果在南山区工作,去宝安租房是个不错的选择,地铁方便,房租也比南山便宜。
在福田区工作,去罗湖和龙华租房是个不错的选择,地铁方便,房租也比福田便宜很多。
5.数据可视乎分析:多维度分析
1).我们考虑面积,房租,区域,地铁沿线三者的关系
- 2号线沿线的房子最贵,主要分布在南山区和福田区,绝大多数房租均超过2000元每月
- 5号线和3号线沿线的房子主要分布在罗湖区和龙岗区,且绝大多数房价低于2000元每月。5号线沿线少量的大面积房源分布子在龙华区
- 7号线和9号线沿线的房子主要分布在南山区和罗湖区,房源数量比较少,且价格大多数超过2000元每月
- 4号线沿线的房子绝大部分分布在龙华区,绝大部分价格比较高分布在福田区
- 1号线和11号线沿线的房子主要分布南山区和宝安区,分布在宝安区的房租相对来说比较低
结论:
- 深圳自如绝大多数房租超过1700元,且面积都不大,不过结合深圳的实际租房情况和自如的服务,这个价位还是可以考虑。
- 南山区的房租最贵,房源数量也是第二多的,南山区也聚集了大量互联网企业,对于经常加班的互联网从业者来说在公司附近租房是个不错的选择。
- 龙岗区和罗湖区的房租最低,且罗湖区房源数量最多,在罗湖上班想租的近一点可以选择罗湖,考虑便宜一点的可以去龙岗区租房。