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北上广深租房数据的Jupyter分析

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简介:
本项目使用Python和相关库在Jupyter Notebook中对北上广深四地的租房数据进行深度分析,揭示各城市租金分布、热门区域等关键信息。 北上广深的数据分析适合初学者及大学生课设答辩。首先进行数据清洗,然后绘制房屋朝向的柱状图、各地区平均单价前三名的横向柱状图、北上广深户型的饼图、以及北上广深各地区的房源数量折线图和词云图。

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  • 广Jupyter
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    本项目使用Python和相关库在Jupyter Notebook中对北上广深四地的租房数据进行深度分析,揭示各城市租金分布、热门区域等关键信息。 北上广深的数据分析适合初学者及大学生课设答辩。首先进行数据清洗,然后绘制房屋朝向的柱状图、各地区平均单价前三名的横向柱状图、北上广深户型的饼图、以及北上广深各地区的房源数量折线图和词云图。
  • 案例.rar
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    本资料分析了北京市近年来的租房市场数据,涵盖租金变化、热门区域及租赁偏好等多方面内容,为租客和投资者提供决策参考。 北京租房数据统计分析案例通过收集整理大量房屋租赁市场数据,对北京市内的租金价格、房源分布以及租住人群需求等方面进行了深入研究与综合评估。该案例旨在为房东及寻求住房的个人提供有价值的参考信息,帮助他们更好地理解当前市场的动态趋势和潜在机遇。
  • 情况爬取与
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    本项目旨在通过网络爬虫技术收集北京市不同区域的租房信息,并进行深入的数据分析,以揭示租金变化趋势及其影响因素。 该项目旨在通过爬虫技术收集北京连家房租情况的数据,并进行数据分析。项目包含可以直接运行的代码,适合初学者练习使用。
  • 利用Python抓取链家网京、海、广
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    本项目旨在通过Python编程语言从链家网上自动收集并分析北京、上海和广州三个城市的租房信息,为用户提供最新的房屋租赁市场动态。 链家房屋信息抓取(适合新手练习附源码) 从 `fake_useragent` 导入 UserAgent 模块,用于伪造头部信息;导入 `asyncio` 异步IO模块以及 `aiohttp` 异步网络请求模块,并使用 `requests` 网络请求库。同时引入了 `lxml.etree` 以解析HTML文档和 `pandas` 库进行数据处理。
  • 关于京7000条报告.rar
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    本报告基于对北京7000余条租房信息的大数据分析,深入剖析了北京市不同区域房租价格、房屋类型与租赁需求的关系,为租房者及房地产投资者提供详实参考。 # 1. 数据集介绍 这是一份包含北京地区7000多条租房记录的数据集合,数据被分割成8个相同结构的CSV文件。 # 2. 数据处理步骤 利用pandas库将这些分散的数据文件合并为一个整体,并进行必要的清洗和预处理工作。最终,经过清理后的高质量数据会被导入到SQLite数据库中存储。 ## 3. 数据分析与可视化结果 ### 整体情况概述 该数据集包含6024个房源信息记录,平均而言每平米的租金价格约为169元人民币;每个独立出租单元的平均面积为大约15.68平方米。 ### 区域分布特点 在不同区域内的房源数量方面,朝阳区和通州区显示出明显的优势地位,它们拥有的租赁单位远超其他城区,反映出这些地方具有较高的市场活跃度及较大的人口流动性与密度。 #### 房价最高的小区排名 半壁街南路1号院以596元/平方米的租金位列榜首,这几乎是全市平均价格(约169元)的3倍。 从房屋户型来看,2-4室之间的住宅类型占据主导地位。 考虑到上文提及的每套房源平均面积约为15.68平米这一事实,则可以推断大部分出租单元属于合租形式,毕竟高昂的生活成本使得单人独立居住变得相对困难。 根据国家相关规定,楼层数达到7层以上时必须安装电梯。基于此标准划分有无电梯设施后发现:配备电梯的住宅数量较多,并且这类房源平均每平米租金比不带电梯的房子贵约10元。 进一步细分楼层高度对价格的影响: - 不论是否有电梯配置,在低楼层中,出租成本普遍较高。这主要是因为北京地处北方气候干燥少雨(通常不会出现所谓的“回南天”),并且底层便于日常出行; - 对于高层住宅而言,安装了电梯的单位租金也相对偏高;可能的原因在于这些位置往往能够提供更好的视野和景观享受。 根据房源数量统计发现,在没有配备电梯的情况下,较高楼层的出租单元最为常见。然而这类房产似乎最难被市场接受(从价格趋势中也可以观察到这一点),说明非电梯高层住宅在租赁市场上存在一定的挑战性。
  • 二手金融挖掘-Jupyter应用:京市二手市场
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    本项目利用Jupyter工具深入分析北京二手房市场的金融数据,通过数据挖掘技术揭示市场趋势和规律,为购房者与投资者提供决策支持。 金融数据挖掘Jupyter—北京市二手房数据分析
  • 实例】基于Python京7000条解读
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  • 链家.csv
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    该文件包含链家网在北京地区的房屋租赁信息数据,涵盖不同区域、户型和价格等详细资料,为研究北京住房市场提供有力支持。 链家北京租房数据.csv
  • 广公交车路线CSV.zip
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    该文件包含中国四个主要城市(北京、上海、广州和深圳)的公交车路线信息,以CSV格式存储,便于数据分析与应用开发。 高德API可以获取北上广深的公交路线数据。请注意,此为CSV文本数据;如需矢量线数据,请访问相关博客文章详情页面。