怎么用Python分析上海的二手房价

# 怎么用Python分析上海的二手房价

## 目录
1. [引言](#引言)
2. [数据获取](#数据获取)
   - [数据源选择](#数据源选择)
   - [爬虫技术实现](#爬虫技术实现)
   - [反爬策略应对](#反爬策略应对)
3. [数据清洗与预处理](#数据清洗与预处理)
   - [缺失值处理](#缺失值处理)
   - [异常值检测](#异常值检测)
   - [特征工程](#特征工程)
4. [探索性数据分析](#探索性数据分析)
   - [描述性统计](#描述性统计)
   - [可视化分析](#可视化分析)
5. [建模与分析](#建模与分析)
   - [价格预测模型](#价格预测模型)
   - [空间自相关分析](#空间自相关分析)
6. [结论与建议](#结论与建议)
7. [参考文献](#参考文献)

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## 引言
（约500字）
- 上海二手房市场现状概述
- 数据分析在房地产领域的价值
- Python在数据分析中的优势
- 本文分析框架介绍

```python
# 示例代码：初始化分析环境
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.style.use('ggplot')

数据获取

（约1200字）

数据源选择

• 主流房产平台对比（链家、安居客等）
• 公开数据集获取途径
• 数据字段设计（价格、面积、户型、区位等）

爬虫技术实现

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

def get_lianjia_data(district, max_page=100):
    """
    获取链家上海某区域的二手房数据
    """
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
    base_url = f"https://sh.lianjia.com/ershoufang/{district}/pg"
    
    data = []
    for page in range(1, max_page+1):
        url = base_url + str(page)
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers)
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            # 解析逻辑...
            time.sleep(1)  # 礼貌爬取
        except Exception as e:
            print(f"Page {page} error: {e}")
    return pd.DataFrame(data)

反爬策略应对

• IP代理设置
• 请求频率控制
• 验证码识别方案
• 数据存储方案（CSV/SQLite）

数据清洗与预处理

（约1300字）

缺失值处理

# 缺失值分析
missing_ratio = df.isnull().mean().sort_values(ascending=False)
plt.figure(figsize=(10,6))
missing_ratio[missing_ratio > 0].plot.bar()
plt.title('Missing Value Ratio')

# 多重插补示例
from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer
from sklearn.impute import IterativeImputer
imputer = IterativeImputer(max_iter=10)
df[['area', 'price']] = imputer.fit_transform(df[['area', 'price']])

异常值检测

• IQR方法检测价格异常
• 地理坐标合理性验证
• 基于聚类的异常检测

特征工程

# 特征衍生
df['price_per_sqm'] = df['price'] / df['area']
df['built_year'] = pd.to_datetime('now').year - df['building_age']

# 地理特征处理
from geopy.distance import geodesic
center_point = (31.2304, 121.4737)  # 上海中心坐标
df['distance_to_center'] = df.apply(lambda x: 
    geodesic(center_point, (x['lat'], x['lng'])).km, axis=1)

探索性数据分析

（约1500字）

描述性统计

# 价格分布分析
print(df['price'].describe())
plt.figure(figsize=(12,6))
sns.histplot(df['price'], kde=True, bins=50)
plt.xlim(0, 2000)  # 限制显示范围

可视化分析

# 热力图绘制
import folium
from folium.plugins import HeatMap

sh_map = folium.Map(location=[31.2304, 121.4737], zoom_start=11)
heat_data = df[['lat', 'lng', 'price_per_sqm']].values.tolist()
HeatMap(heat_data, radius=15).add_to(sh_map)
sh_map.save('heatmap.html')

建模与分析

（约1500字）

价格预测模型

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 特征选择
features = ['area', 'room_num', 'distance_to_center', 'subway_nearby']
X = df[features]
y = df['price']

# 模型训练
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# 特征重要性
pd.Series(model.feature_importances_, index=features).sort_values().plot.barh()

空间自相关分析

• Moran’s I指数计算
• 空间滞后模型应用
• 区域价格聚类分析

结论与建议

（约800字） - 主要发现总结 - 对购房者的建议 - 对政策制定的启示 - 分析局限性说明

参考文献

1. McKinney, W. (2017). Python for Data Analysis. O’Reilly.
2. 上海市统计局. (2022). 上海统计年鉴.
3. Tobler, W. (1970). A computer movie simulating urban growth.
4. 链家研究院. (2023). 上海二手房市场报告.

注：本文完整代码和数据可访问GitHub仓库：示例链接 “`

文章结构说明： 1. 实际撰写时需要补充详细的分析过程和文字说明 2. 代码示例需根据实际数据调整参数 3. 可视化部分建议使用交互式图表（Plotly等） 4. 可增加案例分析（如不同环线对比、学区房分析等） 5. 字数控制可通过调整各章节细节描述实现