基于Python的房价分析

本文将讲解如何使用Python进行房价分析，包括爬虫获取数据、数据处理与清洗、数据可视化和建立模型预测等方面。

一、爬虫获取数据

数据的获取是进行房价分析的第一步，我们可以使用Python中的爬虫库如requests和BeautifulSoup来获取相应网站的房价数据。以链家网为例：

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://hz.lianjia.com/ershoufang/' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} #设置请求头，伪装成浏览器，防止被反爬虫 response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') #采用lxml解析器解析网页 house_list = [] #定义房源列表 house_info = soup.find_all('div', class_='info clear') #获取房源信息 for info in house_info: name = info.find('div', class_='title').find('a').text.strip() #获取房源标题 area = info.find('div', class_='address').find('div').text.strip() #获取房源所在区域 price = info.find('div', class_='priceInfo').find('div', class_='totalPrice').text.strip() #获取房源总价 house_list.append({'name': name, 'area': area, 'price': price}) #将信息加入房源列表 print(house_list)

二、数据处理与清洗

获取到的数据往往存在一些缺失、异常或错误的情况，需要进行数据处理和清洗。我们可以使用Python中的pandas库进行数据处理和清洗。

假设我们已经获取到了一组房价数据，数据集可以使用pandas的DataFrame进行表示：

import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'name': ['房源1', '房源2', '房源3', '房源4', '房源5'], 'area': ['萧山区', '余杭区', np.NaN, '江干区', '西湖区'], 'price': [150, 200, 300, 180, 250]}) #创建数据集 print(df)

接下来我们进行数据处理和清洗：

#删除含有缺失值的行 df = df.dropna() print('删除缺失值后数据集：n', df) #删除重复值 df = df.drop_duplicates() print('删除重复值后数据集：n', df) #将价格进行分段处理 bins = [0, 200, 300, 500] group_names = ['低价位', '中价位', '高价位'] df['price_class'] = pd.cut(df['price'], bins, labels=group_names) print('价格分段后数据集：n', df)

三、数据可视化

数据可视化可以帮助我们更清晰、直观地了解数据的特性和分布情况。我们可以使用Python中的matplotlib和seaborn库进行数据可视化。

假设我们已经对房价数据进行了处理和清洗：

#绘制不同地区房价散点图 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.scatterplot(x='area', y='price', data=df) plt.show()

可以得到地区与房价的散点图：

四、建立模型预测

数据处理和可视化后，我们可以进行房价的预测。我们可以使用Python中的scikit-learn库来建立一个简单的线性回归模型进行房价预测。

from sklearn.linear_model import LinearRegression #建立线性回归模型 model = LinearRegression() X_train = pd.get_dummies(df['area']) #将地区转化为虚拟变量 y_train = df['price'] model.fit(X_train, y_train) #进行预测 X_test = pd.DataFrame({'萧山区': [1], '余杭区': [0], '江干区': [0], '西湖区': [0]}) #待预测数据 predicted = model.predict(X_test) print('预测值：', predicted)