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用Python告诉你深圳房租有多高2018-11-08 15:04:02 | 编辑:hely | 查看: | 评论:0

最近各大一二线城市的房租都有上涨,究竟整体上涨到什么程度呢?我们也不得而知,于是乎 zone 为了一探究竟,便用 Python 爬取了房某下的深圳的租房数据,以下是本次的样本数据:

概述

前言
统计结果
爬虫技术分析
爬虫代码实现
爬虫分析实现
后记

前言

最近各大一二线城市的房租都有上涨,究竟整体上涨到什么程度呢?我们也不得而知,于是乎 为了一探究竟,便用 Python 爬取了房某下的深圳的租房数据,以下是本次的样本数据:

 

用Python告诉你深圳房租有多高

 

样本数据

除去【不限】的数据(因为可能会与后面重叠),总数据量为 16971 ,其中后半部分地区数据量偏少,是由于该区房源确实不足。因此,此次调查也并非非常准确,权且当个娱乐项目,供大家观赏。

统计结果

我们且先看统计结果,然后再看技术分析。

深圳房源分布:(按区划分)

其中福田与南山的房源分布是最多的。但这两块地的房租可是不菲啊。

 

用Python告诉你深圳房租有多高

 

房源分布

房租单价:(每月每平方米单价 -- 平均数)

即是 1 平方米 1 个月的价格。方块越大,代表价格越高。

 

用Python告诉你深圳房租有多高

 

房租单价:平方米/月

可以看出福田与南山是独占鳌头,分别是 114.874 与 113.483 ,是其他地区的几倍。如果租个福田 20 平方的房间:

114.874 x 20 = 2297.48

再来个两百的水电、物业:

2297.48 + 200 = 2497.48

我们节俭一点来算的话,每天早餐 10 块,中午 25 块,晚饭 25 块:

2497.48 + 50 x 30 = 3997.48

是的,仅仅是活下来就需要 3997.48 块。

隔断时间下个馆子,每个月买些衣服,交通费,谈个女朋友,与女朋友出去逛街,妥妥滴加个 3500

3997.48 + 3500 = 7497.48

给爸妈一人一千:

7497.48 + 2000 = 9497.48

月薪一万妥妥滴,变成了月光族。

房租单价:(每日每平方米单价 -- 平均数)

即是 1 平方米 1 天的价格。

 

用Python告诉你深圳房租有多高

 

租房单价:平方米/日

以前在乡下没有寸土寸金的感觉,那么可以到北上广深体验一下,福田区每平方米每天需要 3.829 元。[捂脸]

户型

户型主要以 3 室 2 厅与 2 室 2 厅为主。与小伙伴抱团租房是最好的选择了,不然与不认识的人一起合租,可能会发生一系列让你不舒服的事情。字体越大,代表户型数量越多。

 

用Python告诉你深圳房租有多高

 

户型

 

用Python告诉你深圳房租有多高

 

户型

租房面积统计

其中 30 - 90 平方米的租房占大多数,如今之计,也只能是几个小伙伴一起租房,抱团取暖了。

 

用Python告诉你深圳房租有多高

 

租房面积统计

租房描述词云

这是爬取的租房描述,其中字体越大,标识出现的次数越多。其中【精装修】占据了很大的部分,说明长租公寓也占领了很大一部分市场。

 

用Python告诉你深圳房租有多高

 

租房描述

爬虫思路

先爬取房某下深圳各个板块的数据,然后存进 MongoDB 数据库,最后再进行数据分析。

 

用Python告诉你深圳房租有多高

 

各个板块

数据库部分数据:

 

 

爬虫技术分析

请求库:requests

HTML 解析:BeautifulSoup

词云:wordcloud

数据可视化:pyecharts

数据库:MongoDB

数据库连接:pymongo

爬虫代码实现

首先右键网页,查看页面源码,找出我们要爬取得部分。

 

用Python告诉你深圳房租有多高

 

源码

代码实现,由于篇幅原因只展示主要代码:(获取一个页面的数据)

 

 

数据分析实现

数据分析:

 

 

数据展示:

 

 

后记

最近还真是挺多事情发生的,房租的暴涨,其实是资本力量进驻了租房市场。自如、蛋壳这些长租公寓,相互抬高房租价格,而且让客户签第三方贷款协议,前期发展可能需要一点钱,但是到后期垄断市场之后,只要住房刚需在,就不会赚不回钱。最后,应对外界条件的变动,我们还是应该提升自己的硬实力,这样才能提升自己的生存能力。

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