Python房价分析和可视化＜anjuke新房＞

Python房价分析和可视化＜anjuke新房＞

本文是Python数据分析实战的房价分析系列，选择了二线城市贵阳。

数据获取

本文的数据来源于2022年7月anjuke的新房数据。对数据获取不感兴趣可以跳过此部分看分析和可视化。

anjuke的数据获取比较简单，不需要抓包，直接拼接url即可。步骤如下：

1.访问目标页面

进入网站首页，点击选择城市和新房进入<楼盘信息页面>，页面上的筛选条件（位置、价格等）都保持默认，这样可以查出全部楼盘信息。

2.分析url变化

拖动滚动条到翻页的地方，点击几次<上一页>、<下一页>翻页，观察浏览器上方搜索框里url的变化。可以看到每次翻页url只变化一个数字，对应当前的页数。

所以只要不断改变url中的页数，就可以获取所有的数据。

3.获取楼盘总数和每页楼盘数

楼盘总数在页面上可以直接看到，代码中可以直接写死。如果代码以后还会重复使用，最好从HTML文件中提取，这样无论数量怎么变化，代码都能与实际的数量保持一致。

参考代码：

import requests
import re

url = 'https://gy.fang.anjuke.com/loupan/all/'
res = requests.get(url, headers=headers) # headers需要自己准备
number = re.findall('共有<em>(.*?)</em>个', res.text)[0]

每页的数量直接在页面上数，anjuke新房数据是每页60条。
用总数除每页数量可以得到总页数，总页数就是需要获取的页面数量。
4.循环拼接url获取所有数据
根据总页数，在url中从1开始拼接页数，依次获取所有页面的信息。
参考代码：

import time

page = int(number)//60 + 1
for p in range(1, page+1):
time.sleep(5)
new_house_url = 'https://gy.fang.anjuke.com/loupan/all/p{}'.format(p)
try:
res = requests.get(new_house_url, headers=headers) # headers需要自己准备
print('获取第{}页数据成功'.format(p))
except Exception as e:
print('获取第{}页数据失败，报错：{}'.format(p, e))

5.用XPath提取数据
anjuke的楼盘信息在返回结果的HTML文件中，需要使用XPath语法提取。
参考代码：

from lxml import etree

result = res.text
html = etree.HTML(result)
infos = html.xpath("//div[@class='item-mod ']")

XPath快速入门参考：​​快速入门XPath语法，轻松解析爬虫时的HTML内容​​ 用XPath获取当前页的所有楼盘信息保存在infos中，infos是一个Element对象的列表，每一个Element对象里的信息是一个楼盘的信息，可以继续用XPath从中提取具体的信息，参考代码：

build_name = info.xpath("div[@class='infos']/a[@class='lp-name']/span/text()")[0].strip()
address = info.xpath("div[@class='infos']/a[@class='address']/span/text()")[0].strip().replace('\xa0', '')
is_sale = info.xpath("div[@class='infos']/a[@class='tags-wrap']/div/i/text()")[0]
house_price = info.xpath("a[@class='favor-pos']/p[1]/span/text()")
if house_price:
house_price = house_price[0]
else:
house_price = info.xpath("a[@class='favor-pos']/p[1]/text()")
price = info.xpath("a[@class='favor-pos']/p[2]/span/text()")
house_price = house_price[0] + ',周边均价{}'.format(price[0])
house_type = info.xpath("div[@class='infos']/a[@class='huxing']/span/text()")
if house_type:
house_type = ','.join(house_type[0:-1])
else:
house_type = info.xpath("div[@class='infos']/a[@class='kp-time']/text()")[0]
house_area = info.xpath("div[@class='infos']/a[@class='huxing']/span[@class='building-area']/text()")
if house_area:
house_area = house_area[0]
else:
house_area = info.xpath("div[@class='infos']/a[@class='kp-time']/text()")[0]
house_label = ','.join(info.xpath("div[@class='infos']/a[@class='tags-wrap']/div/span/text()"))
build_type = info.xpath("div[@class='infos']/a[@class='tags-wrap']/div/i/text()")[1]

6.将数据保存到excel中

使用pandas将解析的数据转换成DataFrame，然后保存到excel中。最终获取到的数据共498条。

获取数据时可能会遇到验证码，anjuke有两种验证码，一种是拖动滑块，一种是点击指定图形下的字符。遇到验证码时，手动在浏览器页面上点击通过验证再跑代码就行了。

数据清洗

获取到的数据中，有很多是不完整的数据，所以要先清洗数据，再开始分析。

1.删除“售罄”的楼盘

# coding=utf-8
import pandas as pd
import numpy as np


# 数据清洗
df = pd.read_excel('anjuke_new_house.xlsx', index_col=False)
print(df.shape)
df_new = df.drop(df.loc[df['是否在售']=='售罄'].index)
print(df_new.shape)(498, 9)
(187, 9)

删除“售罄”楼盘后，只剩下了187条数据，这187条数据是“在售”和“待售”楼盘。
2.删除“商住”的户型

df_new = df_new.drop(df_new.loc[df_new['户型']=='商住'].index)
print(df_new.shape)(172, 9)

删除“商住”的户型后，剩下172条数据。
3.填充缺失值

print(np.any(df_new.isnull()))
df_new.fillna('未知', inplace=True)
print(np.any(df_new.isnull()))True
False

4.删除重复值

df_new.drop_duplicates('楼盘', inplace=True)
print(df_new.shape)(172, 9)

172条数据中没有重复值，本文就基于这172个楼盘的数据进行分析。

在售和待售楼盘数量

from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts

# 获取在售和待售的数量
is_sale_counts = df_new['是否在售'].value_counts()
pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='600px', height='400px', bg_color='white'))
pie.add(
'', [list(z) for z in zip([gen for gen in is_sale_counts.index], is_sale_counts)],
radius=['35%', '60%'], center=['60%', '60%']
).set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"),
).set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='在售和待售楼盘数量', pos_left='280', pos_top='50',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='black', font_size=16)),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='150', pos_top='100', orient='vertical')
).set_colors(['#4863C4', '#FF9366']).render('is_sale_counts.html')

在售和待售楼盘均价

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.commons.utils import JsCode

df_new['单价'] = df_new['单价'].apply(lambda x: x.replace('售价待定,周边均价', ''))
df_new['单价'] = df_new['单价'].values.astype(int)
# 计算在售和待售楼盘的均价
is_sale_price = df_new.loc[df_new['是否在售']=='在售', '单价'].mean()
stay_sale_price = df_new.loc[df_new['是否在售']=='待售', '单价'].mean()
color_function = """function (params) {if (params.value < 10000) return '#4863C4'; else return '#FF9366';}"""
bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='400px', bg_color='white'))
bar.add_xaxis(['待售', '在售']).add_yaxis(
'', ['%.2f' % stay_sale_price, '%.2f' % is_sale_price], category_gap=80,
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode(color_function))
).reversal_axis().set_series_opts(
# 设置数字标签的样式
label_opts=opts.LabelOpts(position='right', font_size=24,
formatter=JsCode("function (params) {return params.value}"))
).set_global_opts(
# 设置标题和横纵坐标的样式
title_opts=opts.TitleOpts(title='在售和待售楼盘均价(元/㎡)', pos_left='250', pos_top='30',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='black', font_size=16)),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False, max_=13000),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=24))
).render('is_sale_price.html')

在售和待售楼盘价格分布

from pyecharts.charts import Boxplot
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.commons.utils import JsCode

df_new['单价'] = df_new['单价'].apply(lambda x: x.replace('售价待定,周边均价', ''))
df_new['单价'] = df_new['单价'].values.astype(int)
# 获取在售和待售楼盘的单价
is_sale_price = df_new.loc[df_new['是否在售']=='在售', '单价']
stay_sale_price = df_new.loc[df_new['是否在售']=='待售', '单价']
content_function = """function(param) {return ['在售:','最高价:' + param.data[5],'3/4分位数:' + param.data[4],
'中位数:' + param.data[3], '1/4分位数:' + param.data[2],'最低价:' + param.data[1]].join('<br/>')}"""
content_function2 = """function(param) {return ['待售:','最高价:' + param.data[5],'3/4分位数:' + param.data[4],
'中位数:' + param.data[3], '1/4分位数:' + param.data[2],'最低价:' + param.data[1]].join('<br/>')}"""
box = Boxplot(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='400px', bg_color='white'))
box.add_xaxis(['']).add_yaxis(
# itemstyle_opts设置颜色，tooltip_opts设置标签的格式和颜色
'在售', box.prepare_data([is_sale_price.to_list()]), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#4863C4'),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(position='right', background_color='#4863C4',
formatter=JsCode(content_function), is_always_show_content=True)
).add_yaxis(
'待售', box.prepare_data([stay_sale_price.to_list()]), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#FF9366'),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(position='right', background_color='#FF9366',
formatter=JsCode(content_function2), is_always_show_content=True)
).set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='在售和待售楼盘价格分布', pos_left='300', pos_top='10',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='black', font_size=16)),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='80', pos_top='50', orient='vertical')
).set_colors(['#4863C4', '#FF9366']).render('is_sale_price_box.html')

在售楼盘的区域分布

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
import re

df_new['位置'] = df_new['地址'].apply(lambda x: re.findall(r'\[(.*?)\]', x)[0])
df_new['位置'] = df_new['位置'].apply(lambda x: x[0:len(x)//2])
# 获取在售楼盘的位置信息
build_location = df_new.loc[df_new['是否在售']=='在售', '位置'].value_counts()
data_pair = [['南明区', int(build_location['南明'])], ['云岩区', int(build_location['云岩'])],
['清镇市', int(build_location['清镇'])], ['白云区', int(build_location['白云'])],
['观山湖区', int(build_location['观山湖'])], ['修文县', int(build_location['修文'])],
['乌当区', int(build_location['乌当'])], ['花溪区', int(build_location['花溪'])],
['开阳县', int(build_location['开阳'])], ['息烽县', int(build_location['息烽'])]]
map = Map(init_opts=opts.InitOpts(bg_color='black', width='1000px', height='700px'))
map.add(
'', data_pair=data_pair, maptype="贵阳"
).set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='贵阳各区在售楼盘分布', pos_left='400', pos_top='50',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='white', font_size=16)),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=30, is_piecewise=True, pos_left='100', pos_bottom='100',
textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='white', font_size=16))
).render("sale_build_location.html")

对在售楼盘的位置信息可视化，分布最多的是南明区，紧跟着是云岩区、清镇市、观山湖区、白云区。

在售单价Top20的楼盘

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

df_new['单价'] = df_new['单价'].apply(lambda x: x.replace('售价待定,周边均价', ''))
df_new['单价'] = df_new['单价'].values.astype(int)
# 获取在售单价前20的楼盘价格和楼盘
is_sale_price_top20 = df_new.loc[df_new['是否在售']=='在售', '单价'].sort_values(ascending=False)[0:20]
build_name_top20 = df_new.loc[is_sale_price_top20.index, '楼盘']
bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px', height='400px', bg_color='white'))
bar.add_xaxis(
build_name_top20.to_list()
).add_yaxis(
'', is_sale_price_top20.to_list(), category_gap=20
).set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='在售楼盘单价Top20(元/㎡)', pos_left='400', pos_top='30',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='black', font_size=16)),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=12, rotate=25, color='#4863C4'))
).set_colors('#4863C4').render('is_sale_top20_price.html')

单价Top20楼盘的区域分布

import re
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts

df_new['位置'] = df_new['地址'].apply(lambda x: re.findall(r'\[(.*?)\]', x)[0])
df_new['位置'] = df_new['位置'].apply(lambda x: x[0:len(x)//2])
df_new['单价'] = df_new['单价'].apply(lambda x: x.replace('售价待定,周边均价', ''))
df_new['单价'] = df_new['单价'].values.astype(int)
# 获取在售单价前20的楼盘价格和位置
is_sale_price_top20 = df_new.loc[df_new['是否在售']=='在售', '单价'].sort_values(ascending=False)[0:20]
build_location_top20 = df_new.loc[is_sale_price_top20.index, '位置'].value_counts()
pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='600px', height='400px', bg_color='white'))
pie.add(
'', [list(z) for z in zip([gen for gen in build_location_top20.index], build_location_top20)],
radius=['35%', '60%'], center=['60%', '60%']
).set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"),
).set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='在售单价Top20楼盘位置分布', pos_left='250', pos_top='50',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='black', font_size=16)),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='50', pos_top='100', orient='vertical')
).render('build_location_top20.html')

单价前20的楼盘主要分布在南明区、云岩区、观山湖区，说明这三个区是贵阳的核心区域。我们从中选择观山湖区，单独对该区域的楼盘进行分析。

观山湖区楼盘单价

import re
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

df_new['位置'] = df_new['地址'].apply(lambda x: re.findall(r'\[(.*?)\]', x)[0])
df_new['位置'] = df_new['位置'].apply(lambda x: x[0:len(x)//2])
# 获取观山湖在售的楼盘
is_sale_core = df_new[(df_new['是否在售']=='在售') & (df_new['位置']=='观山湖')]
core_price = is_sale_core.copy()
core_price.loc[:, '单价'] = core_price.loc[:, '单价'].apply(lambda x: int(x))
is_sale_core = core_price.sort_values('单价', ascending=False)
bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px', height='400px', bg_color='white'))
bar.add_xaxis(
is_sale_core['楼盘'].to_list()
).add_yaxis(
'', is_sale_core['单价'].to_list(), category_gap=20
).set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='观山湖区在售楼盘单价(元/㎡)', pos_left='400', pos_top='30',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='black', font_size=16)),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=12, rotate=25, color='#4863C4'))
).set_colors('#4863C4').render('is_sale_core.html')

观山湖区在售楼盘共16个，大部分单价在1W以上。前三名分别是中铁阅山湖云著、远大美域和中海映山湖。

观山湖区楼盘位置

import folium
from folium import Icon

core_location = pd.read_excel('core_location_lng_lat.xlsx')
map = folium.Map(
# location设置地图显示的经纬度，初始经纬度选择与位置相近的，zoom_start设置放大倍数
location=[26.62, 106.61], zoom_start=13, attr='高德-常规图',
# tiles用于设置不同类型的地图，这里使用高德的常规地图，个人觉得更美观
tiles='https://wprd01.is.autonavi.com/appmaptile?x={x}&y={y}&z={z}&lang=zh_cn&size=1&scl=1&style=7'
)
# 标注每个楼盘的位置
for index in core_location.index:
folium.Marker(
location=[core_location.loc[index, '纬度'], core_location.loc[index, '经度']], # 经纬度
popup=core_location.loc[index, '楼盘'], # 鼠标悬停在标注点时显示的内容
# 设置标注图标的格式，icon可以参考提供Font-Awesome的网站，prefix需要与之匹配，参考Icon源码
icon=Icon(color='red', icon_color='white', icon='fa-heart', prefix='fa'),
draggable=True # draggable设置为True，可以手动移动地图上的标注点，调整误差
).add_to(map)
map.save('core_location_map.html')

位置标注需要先获取每个楼盘位置的经纬度，本文使用百度地图的API获取经纬度，然后保存到EXCEL文件core_location_lng_lat.xlsx中。具体获取经纬度的步骤和代码可以参考之前的文章：​​用Python展示全国高校的分布情况​​观山湖区楼盘卖点展示

import matplotlib.pyplot as plt

df_new['位置'] = df_new['地址'].apply(lambda x: re.findall(r'\[(.*?)\]', x)[0])
df_new['位置'] = df_new['位置'].apply(lambda x: x[0:len(x)//2])
# 获取在售的观山湖区的楼盘
is_sale_core = df_new[(df_new['是否在售']=='在售') & (df_new['位置']=='观山湖')]
plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=100)
# 绘制水平柱状图
plt.barh(is_sale_core['楼盘'].to_list(), [100 for _ in is_sale_core['标签'].to_list()], height=0.8)
# 隐藏x轴和边框
plt.gca().get_xaxis().set_visible(False)
for side in ['left', 'right', 'top', 'bottom']:
plt.gca().spines[side].set_visible(False)
plt.yticks(range(0, 16, 1), fontsize=10)
# 设置标签显示格式，将内容显示成楼盘的买点描述
for a, b, c in zip(range(16), [100 for _ in is_sale_core['标签'].to_list()], is_sale_core['标签'].to_list()):
plt.text(b-5, a, c, ha='right', va='center', fontsize=12, color='white')
plt.title(" 观山湖在售楼盘卖点展示", fontsize=16, loc='left')
plt.show()

每条楼盘信息下都会有相关的信息标签，从这些信息标签里可以看出楼盘的卖点、修建进度等关键信息。

总结

本文获取了anjuke上贵阳市的新房数据，清洗数据后，对数据进行了逐层分析，并用Python进行可视化。

文中用到的Python库和工具以后会专门写文章详细介绍，对代码有疑问可以关注和联系我一起交流讨论，欢迎点赞、评论和收藏。