链家租房市场数据分析

文章目录

链家租房市场数据分析
- 前言
- 待解决的问题
- 链家网数据爬取
- 租房数据整理
- 租金、面积、户型的数据可视化
- 结论

前言

近年来，持续高昂的房价将很多想要安身立命的人挡在了买房的门槛之外。在外漂泊的人们，只能暂时转向租赁市场寻求居住场所。购房行为代替给租房市场带来了巨大的规模和效益。
本文使用爬虫爬取上海链家网上租房的信息，然后进行一些探索和分析，了解租房市场行情。（项目使用R 3.5.1软件，调用的R包有Rvest、RMySQL、dplyr、ggplot2、caret）

待解决的问题

1.各地区的租房数量是如何分布的？

2.不同地区的租房价格？不同地区的租房面积大小？

4.房子的户型、朝向、楼层统计情况是怎样的？

5.哪一种户型的房子需求最多？对于合租人群来说，哪些户型的性价比比较高？

6.如果要使用租房信息对房源进行分类，可以大致分为哪几类？

7.影响租房价格的因素可能有哪些？哪个因素对价格影响最大？

链家网数据爬取

打开一个上海链家租房的网页：

可以发现：

网页URL格式为"https://sh.lianjia.com/zufang/"+所在地区+"/pg"+页码数，利用这个规律可进行多页数据爬取；
可获取有效信息：房源标题、价格、面积、所在地区、户型。

使用Rvest包分别爬取不同地区的数据，最终得到20796条租房信息，这里用RMySQL包保存到数据库中（也可以不使用数据库，直接保存在数据框中，使用rbind函数往数据框中添加新的数据）。
执行代码如下：

#加载包
library('rvest')
library('RMySQL')#连接数据库
conn <- dbConnect(MySQL(),dbname="rtest",username="root",password="123456",host="localhost",port=3306)
dbSendQuery(conn,"SET NAMES GBK")addrs <- c("jingan",'xuhui',"huangpu","changning","putuo","pudong","baoshan","zhabei","hongkou","yangpu","minhang","jinshan","jiading","chongming","fengxian","songjiang","qingpu")#各个地区
#爬虫爬取
for(k in 1:17){ for(i in 1:100){url <- paste("https://sh.lianjia.com/zufang/",addrs[k],"/pg",as.character(i),sep = '')html <- read_html(url)nodes <- html_nodes(html,"div.content__list div div p.twoline a")title <- html_text(nodes,"title")#房源标题link <- html_attr(nodes,"href")#房源链接nodes <- html_nodes(html,"div.content__list div div span.content__list--item-price")price <- html_text(nodes,"title")#价格nodes <- html_nodes(html,"div.content__list div div p.content__list--item--des")addinfo <-  html_text(nodes,"title")#其他信息，包括面积，朝向，所在地区，楼层数data <- data.frame(title=title,addinfo=addinfo,price=price,link=link)dbWriteTable(conn,"zufang",data,append=T)#写入数据库Sys.sleep(0.02)}
}

租房数据整理

爬取完毕以后，将数据导入R中进行查看，

house<-dbReadTable(conn,"zufang",row.names=F)#从数据库中导入数据
house <-unique(house)#数据去除重复值

由于在本文中，row_names、title、link并没有发挥用处，因此删除这几个字段，将剩下的字段进行简单数据切分和处理，去除单位、转换数据类型，并提取有效特征。
最后得到8个字段：

price：房源价格
area：房源面积
north-south:朝向
huxing:户型，X室X厅X卫
floors：分低楼层、中楼层、高楼层
num_person：可居住人数，根据户型中卧室的数量判断可居住人数
plc1 ：所属地区
plc2：所属路段

初步整理完数据以后，我们可以对数据进行描述性统计：

共计21796条数据，8个字段；

price、area、num_person这几个字段为数值型变量，其余字段为因子型变量；

租房价格最高为350000元，最低为1000元，均价为9118元；

房源面积最大为 1839平方米，最小为8平方米，平均面积为102.7平方米；

超过90%的住房朝向为朝南，比较适宜居住；

不同的楼层对应的房源供应数量大致相等，都在7000多套左右；

房源较多的地区为浦东区、闵行区、松江区和徐汇区。

缺失值处理
查看数据集中缺失值的数量：
缺失值为0，不需要对数据集进行缺失值处理。

链家租房市场分析（R爬虫、数据可视化）-编程知识网

租金、面积、户型的数据可视化

1.上海不同地区的租房数量

#加载包
library(dplyr)
library(ggplot2)#各区住房数量
freq <- data.frame(table(house$plc1))
plot <- ggplot(data = freq, mapping = aes(x = reorder(Var1, -Freq),y = Freq)) + geom_bar(stat = 'identity', fill = 'lightcoral') + theme(axis.text.x  = element_text(angle = 45, vjust = 0.5)) + xlab('地区') + ylab('套数')+ coord_flip()
plot

从图中可以看出，浦东新、闵行、松江的租房供应量比较大，这几个地方大多属于上海郊区，地处偏远；静安区、黄浦区等中心地区房源相对而言较少。
也许是因为郊区的区域面积要大得多，也许人们出于价格方面的考虑，总之郊区的租房房源有比较大的需求市场。

数据中金山区和崇明区的数据严重不足，不具有代表性，因此删除这两个区的数据。

#数量太少
house <- house[house$plc1!="金山",]
house <- house[house$plc1!="崇明",]

2.各区人均租房均价

house$pricePerPerson <- round(house$price / house$num_person)# 人均房租 = 租金 / 房间数
house %>% group_by(plc1) %>% summarise(avePrice= mean(pricePerPerson)) %>%ggplot( aes(x = reorder(plc1,avePrice), y = avePrice)) + geom_bar(stat="identity", fill = "lightcoral") +labs(title="上海市各区人均租房均价", x="地区", y = "人均价格（元）") + coord_flip()

从租房的人均价格上来看，静安区、黄浦区的租房人均价格最高，作为租房者，即使选择最便宜的合租的方式，也需要花费将近8000元用于租房。
另一点是，城区的房租人均价格基本都在4000元以上，而郊区房租人均价格普遍在4000元以下。如果打算在租房上花费两三千元，那么就不得不忍受距离上的劣势。

3. 各个地区平均租房面积

house %>% group_by(plc1) %>% summarise(aveArea= mean(area)) %>%ggplot( aes(x = reorder(plc1,aveArea), y = aveArea)) + geom_bar(stat="identity", fill = "lightcoral") +labs(title="上海市各区租房平均面积", x="地区", y = "面积（㎡)") + coord_flip()

除青浦区外，其余地区的租房平均面积差别不大，都在80㎡到120㎡之间。青浦区的平均面积则多达170㎡，也没有出现离群值，原因具体不详 ╮(╯▽╰)╭

4.面积和价格的关系图

#面积和价格的散点图
plot(house$area,house$price)
abline(lm(house$price~house$area))

总体来看，租金与房子面积成正相关，大的房子租金会相应贵很多。

5. 户型

#户型分布
house$huxing <- as.character(house$huxing)
freq <- data.frame(table(house$huxing))
plot <- ggplot(data = freq, mapping = aes(x = reorder(Var1, -Freq),y = Freq)) + geom_bar(stat = 'identity', fill = 'lightcoral') + theme(axis.text.x  = element_text(angle = 45, vjust = 0.5)) + xlab('户型') + ylab('数量')
plot

从图片上来看，户型的种类非常多，但是相当多户型的数量比较少，数据呈现长尾特征，我们可以将数量较多的类别拎出来，将剩余数量较少的类别归为“其他”。

#对户型进行数量由多到少的排序
type <- arrange(type_freq,-type_freq[,2])
View(type)
name<- c('2室1厅1卫','1室1厅1卫','2室2厅1卫','3室2厅2卫','3室2厅1卫','4室2厅3卫','2室2厅2卫','3室1厅1卫','1室0厅1卫','4室2厅2卫')#数量较多的几项
#将数量过少的归为其他
house$huxing2 <- ifelse(house$huxing %in% name, house$huxing,'其他')
freq2 <- data.frame(table(house$huxing2))
plot2 <- ggplot(data = freq2, mapping = aes(x = reorder(Var1, Freq),y = Freq)) + geom_bar(stat = 'identity', fill = 'lightcoral') + theme(axis.text.x  = element_text(angle = 45, vjust = 0.5)) + xlab('户型') + ylab('套数')+coord_flip()
plot2

（“其他”这一类中包含的户型大多是大户型，房间数量较多）

从户型的数量上来看，1居室/2居室/3居室的房源较多，适合一个人住或者2-3个人合租，对租房有一定品质要求的人来说，不失为一种好的选择。

户型性价比
对于想要租房的人来说，合租是一种比较好的方式。那么对于想要合租的人来说，究竟哪一种户型的房子比较划算呢？

#合租：各户型性价比
house %>% group_by(huxing2) %>% summarise(avePc= mean(pricePerPerson)) %>%ggplot( aes(x = reorder(huxing2,avePc), y = avePc)) + geom_bar(stat="identity", fill = "lightcoral") +labs(title="上海市合租各房源户型的人均价格", x="地区", y = "人均价格（元）") + coord_flip()