作者：J哥

背景

香港的貧富差距問題一直十分尖銳，最突出的體現(xiàn)就是收入和樓價的巨大差異。早在60年代末香港房價就經(jīng)歷了暴漲，人們早已對不動產(chǎn)的金融屬性了如指掌，全港的投資情緒一直都相當(dāng)火熱。

即便香港當(dāng)前失業(yè)率高企，經(jīng)濟環(huán)境較差，但購買力仍在，樓市依然堅挺。

為了更加深入了解香港房地產(chǎn)市場，本文用Pyhton采集了香港在售26281套二手房數(shù)據(jù)并做可視化分析，試圖從數(shù)據(jù)層面理解香港樓市現(xiàn)狀。

具體代碼詳解見本文后半段，數(shù)據(jù)分析代碼和數(shù)據(jù)集可在公眾號【凹凸數(shù)據(jù)】后臺回復(fù)「香港」即可獲取。

九龍房源最多，港島價格更高

香港特別行政區(qū)，下轄香港島、九龍半島、新界3個地區(qū)共18個分區(qū)。九龍半島在售二手房源共8108個，占比28.62%。根據(jù)中原城市指數(shù)CCI(僅包括大型屋苑)，港島報187.66點，高于香港其他地區(qū)。

具體分區(qū)來看，香港在售二手房源集中分布在葵青區(qū)、元朗區(qū)、屯門區(qū)等地，而九龍城區(qū)、深水埗區(qū)、中西區(qū)、灣仔區(qū)、東區(qū)等地房價較高。香港在售二手房實用呎價均價為呎(折合人民幣約元平方米)，最低實用呎價4421/呎，最高實用呎價$96965/呎。

將軍澳二手房源最多

將軍澳、元朗和屯門在售二手房均超1000套，其中，將軍澳以2112套二手房源居首。

九龍站二手房均價最高

九龍站、山頂/南區(qū)、貝沙灣和中半山在售二手房均價超過萬呎，九龍站以37232/呎遙遙領(lǐng)先，遠(yuǎn)高于香港二手房整體均價。

小戶型為主，2房占比超一半

從建筑面積來看，香港在售二手房普遍建面在500呎-1200呎(46-111平方米)，占比高達78.52%，共計18825套。

從居室來看，香港在售二手房中，2房共計12231套，占比51.05%；3房共計7613套，占比31.76%；4房以上71套，占比僅為0.29%。

各樓齡段均有一定比例分布

從香港在售二手房樓齡來看，25-39年樓齡的二手房源最多，共7396套，占比31.31%；15-24年5939套，占比25.36%；40年以上房源也有2347套，占比10.93%。

50%以上二手房低于1000萬

從香港在售二手房售價來看，1000萬(約429-858萬人民幣)房源數(shù)量為12301套，占比51.31%。

描述性統(tǒng)計

相關(guān)性分析

從相關(guān)系數(shù)表和回歸圖來看，間隔(即居室)和樓齡都與香港二手房房價無明顯的相關(guān)性。實用面積與房價具有較強的正相關(guān)性，一般來說，人們在看房子時看到的面積是建筑面積，但卻不是實用面積。套內(nèi)建筑面積＝套內(nèi)使用面積＋套內(nèi)墻體面積＋陽臺面積，而實用面積就是套內(nèi)使用面積。另外，實用率與房價也無相關(guān)性，這與大部分人的感性認(rèn)識存在偏差。

技術(shù)實現(xiàn)

本文數(shù)據(jù)來源于中原地產(chǎn)，網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)相對簡單。數(shù)據(jù)清洗主要用到Python的pandas庫，由于內(nèi)容較多，僅提供核心字段清洗代碼。數(shù)據(jù)可視化主要用到Python的pyecharts庫，都是一些基礎(chǔ)圖表，本公眾號往期原創(chuàng)文章也已多次提及。

數(shù)據(jù)獲取

爬蟲核心代碼

#將繁體轉(zhuǎn)換成簡體
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#解析網(wǎng)頁
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數(shù)據(jù)預(yù)覽

數(shù)據(jù)清洗

建筑面積/單價

#異常字符替換為空
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df["建面單價"]?=?df["建面單價"].str.replace("$","").str.replace(",","").str.replace("/呎","").astype("float")
#建筑面積和建面單價缺失值用均值填充
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間隔

#?存在缺失值、換行符、非數(shù)字型、無房間數(shù)等臟數(shù)據(jù)
df["間隔"]?=?df["間隔"].str.replace("\r\n","").str[:1]
df?=?df[?~?df['間隔'].isin(['('])]??#刪除某列包含特殊字符的行
df["間隔"]?=?df["間隔"].str.replace("開","0").astype("float")
df?=?df.fillna(value={'間隔':df["間隔"].mean()})
df["間隔"]?=?df["間隔"].astype("int")

售價

#售價單位存在萬和億，進行統(tǒng)一化處理
df["售價"]?=?(df["售價"].str.replace("$","").str.replace(",","").str[:-1].astype(float)?*?df['售價'].str[-1].map({"萬":?1,?"億":?10000})).astype("int")

數(shù)據(jù)可視化

回歸圖

fig,axes=plt.subplots(5,1,figsize=(12,30))?
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sns.regplot(x='實用面積',y='實用單價',data=df1,color='green',marker='*',ax=axes[2])
sns.regplot(x='建筑面積',y='實用單價',data=df1,color='green',marker='*',ax=axes[3])
sns.regplot(x='實用率',y='實用單價',data=df1,color='green',marker='*',ax=axes[4])

條形圖

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df5?=?df5.sort_values(ascending=True)
df5?=?df5.tail(10)
print(df5.index.to_list())
print(df5.to_list())
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????.add_yaxis("",df5.to_list()).reversal_axis()?#X軸與y軸調(diào)換順序
????.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="香港二手房數(shù)量TOP10",subtitle="數(shù)據(jù)來源：中原地產(chǎn)?\t制圖：J哥",pos_left?=?'left'),
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???????????????????????)
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????)
c.render_notebook()

餅圖

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print(df2)
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values?=?df2.to_list()
c?=?(
????????Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WONDERLAND))
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????)
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凹凸福利

推薦語?：《Python數(shù)據(jù)可視化：基于Bokeh的可視化繪圖》這是一本適合零基礎(chǔ)讀者快速入門并掌握Bokeh的實戰(zhàn)指南，作者是Bokeh的先驅(qū)用戶和布道者，實踐經(jīng)驗豐富。本書從圖形繪制、數(shù)據(jù)動態(tài)展示、Web交互等維度全面講解Bokeh功能和使用，不涉及復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和算法，包含大量實戰(zhàn)案例。點擊下圖可看詳情/購買！?

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的gridview ashx实现数据更新_Python分析了香港26281套在售二手房数据，结果发现的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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