Python 爬取北京二手房数据，分析北漂族买得起房吗？

房价高是北漂们一直关心的话题，本文就对北京的二手房数据进行了分析。

本文主要分为两部分：Python爬取赶集网北京二手房数据，R对爬取的二手房房价做线性回归分析，适合刚刚接触Python&R的同学们学习参考。

Python爬取赶集网北京二手房数据

入门爬虫一个月，所以对每一个网站都使用了Xpath、Beautiful Soup、正则三种方法分别爬取，用于练习巩固。数据来源如下：

Xpath爬取：

这里主要解决运用Xpath如何判断某些元素是否存在的问题，比如如果房屋没有装修信息，不加上判断，某些元素不存在就会导致爬取中断。

import requests
from lxml import etree
from requests.exceptions import RequestException
import multiprocessing
import time

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}

def get_one_page(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except RequestException:
        return None

def parse_one_page


    
(content):
    try:
        selector = etree.HTML(content)
        ALL = selector.xpath('//*[@id="f_mew_list"]/div[6]/div[1]/div[3]/div[1]/div')
        for div in ALL:
            yield {
                'Name': div.xpath('dl/dd[1]/a/text()')[0],
                'Type': div.xpath('dl/dd[2]/span[1]/text()')[0],
                'Area': div.xpath('dl/dd[2]/span[3]/text()')[0],
                'Towards': div.xpath('dl/dd[2]/span[5]/text()')[0],
                'Floor': div.xpath('dl/dd[2]/span[7]/text()')[0].strip().replace('\n', ""),
                'Decorate': div.xpath('dl/dd[2]/span[9]/text()')[0],
                #地址需要特殊处理一下
                'Address': div.xpath('dl/dd[3]//text()')[1]+div.xpath('dl/dd[3]//text()')[3].replace('\n','')+div.xpath('dl/dd[3]//text()')[4].strip(),
                'TotalPrice': div.xpath('dl/dd[5]/div[1]/span[1]/text()')[0] + div.xpath('dl/dd[5]/div[1]/span[2]/text()')[0],
                'Price': div.xpath('dl/dd[5]/div[2]/text()')[0]
            }
        if div['Name','Type','Area','Towards','Floor','Decorate','Address'


    
,'TotalPrice','Price'] == None:##这里加上判断，如果其中一个元素为空，则输出None
            return None
    except Exception:
        return None

def main():
    for i in range(1, 500):#这里设置爬取500页数据，在数据范围内，大家可以自设置爬取的量
        url = 'http://bj.ganji.com/fang5/o{}/'.format(i)
        content = get_one_page(url)
        print('第{}页抓取完毕'.format(i))
        for div in parse_one_page(content):
            print(div)

if __name__ == '__main__':
    main()

Beautiful Soup爬取：

import requests
import re
from requests.exceptions import RequestException
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import time

headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}

def get_one_page(url):
    try:
        response = requests.get(url,headers = headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except RequestException:
        return None

def


    
 parse_one_page(content):
    try:
        soup = BeautifulSoup(content,'html.parser')
        items = soup.find('div',class_=re.compile('js-tips-list'))
        for div in items.find_all('div',class_=re.compile('ershoufang-list')):
            yield {
                'Name':div.find('a',class_=re.compile('js-title')).text,
                'Type': div.find('dd', class_=re.compile('size')).contents[1].text,#tag的 .contents 属性可以将tag的子节点以列表的方式输出
                'Area':div.find('dd',class_=re.compile('size')).contents[5].text,
                'Towards':div.find('dd',class_=re.compile('size')).contents[9].text,
                'Floor':div.find('dd',class_=re.compile('size')).contents[13].text.replace('\n',''),
                'Decorate':div.find('dd',class_=re.compile('size')).contents[17].text,
                'Address':div.find('span',class_=re.compile('area')).text.strip().replace(' ','').replace('\n',''),
                'TotalPrice':div.find('span',class_=re.compile('js-price')).text+div.find('span',class_=re.compile('yue')).text,
                'Price':div.find('div',class_=re.compile('time')).text
            }



    
        #有一些二手房信息缺少部分信息，如：缺少装修信息，或者缺少楼层信息，这时候需要加个判断，不然爬取就会中断。
        if div['Name', 'Type', 'Area', 'Towards', 'Floor', 'Decorate', 'Address', 'TotalPrice', 'Price'] == None:
                return None
    except Exception:
        return None

def main():
    for i in range(1,50):
        url = 'http://bj.ganji.com/fang5/o{}/'.format(i)
        content = get_one_page(url)
        print('第{}页抓取完毕'.format(i))
        for div in parse_one_page(content):
            print(div)
        with open('Data.csv', 'a', newline='') as f:  # Data.csv 文件存储的路径,如果默认路径就直接写文件名即可。
            fieldnames = ['Name', 'Type', 'Area', 'Towards', 'Floor', 'Decorate', 'Address', 'TotalPrice', 'Price']
            writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
            writer.writeheader()
            for item in parse_one_page(content):
                writer.writerow(item)
        time.sleep(3)#设置爬取频率，一开始我就是爬取的太猛，导致网页需要验证。

if __name__=='__main__':
    main()

正则爬取：我研究了好久，还是没有解决。

这一过程中容易遇见的问题有：

有一些房屋缺少部分信息，如缺少装修信息，这个时候需要加一个判断，如果不加判断，爬取就会自动终止（我在这里跌了很大的坑）。
Data.csv知识点存储文件路径默认是工作目录，关于Python中如何查看工作目录：

import os 

#查看pyhton 的默认工作目录
print(os.getcwd())

#修改时工作目录
os.chdir('e:\\workpython')
print(os.getcwd())
#输出工作目录
e:\workpython

爬虫打印的是字典形式，每个房屋信息都是一个字典，由于Python中excel相关库是知识盲点，所以爬虫的时候将字典循环直接写入了CSV。

Pycharm中打印如下：

将字典循环直接写入CSV效果如下：

很多初学者对于Address不知如何处理，这里强调一下Beautiful Soup 中.contents的用法，亲身体会，我在这里花了好多时间才找到答案。

R对爬取的二手房房价做一般线性回归分析

下面我们用R对抓取的赶集网北京二手房数据做一些简单的分析。

数据的说明

Name：主要是商家的醒目标题，不具备分析参考意义
Type：卧室数、客厅数、卫生间数
Area：面积（平方米）
Towards：朝向
Floor：楼层
Decorate：装修情况，如精装修、简单装修、毛坯房
Address：二手房的地址
TotalPrice：总价
Price：均价（元/平方米）

数据清洗

data
DATA#将Name和Address两列去掉
DATA[sample(1:nrow(DATA),size=10),]

#在爬取的时候加入了判断，所以不知道爬取的数据中是否存在缺失值，这里检查一下
colSums(is.na(DATA))

#这里将Type的卧室客厅和卫生间分为三个不同的列
##这里需要注意，有一些房屋没有客厅如：1室1卫这时候需要单独处理，还有一些没有厕所信息。
library(tidyr)
library(stringr)
DATA=separate(data=DATA,col=Type,into = c("Bedrooms","Halls"),sep="室")
DATA=separate(data=DATA,col=Halls,into = c("Halls","Toilet"),sep="厅")
##将卫生间后面的汉字去掉
DATA$Toilet$Toilet,"卫","")
###如图六，将Halls中带有汉字去掉，因为有一些房屋信息没有客厅，如：1室1厅，在分成卧室和客厅时，会将卫生间分到客厅一列。
DATA$Halls$Halls,"卫","")
##取出没有客厅信息的数据，这些数据被separate到Halls列
newdatawhich(DATA$Toilet %in% NA),2]
newdata
##将没有客厅的房屋信息Halls列填充为0
DATA[which(DATA$Toilet %in% NA),2]DATA[which(DATA$Toilet %in% NA),3]colSums(DATA=="")
  Bedrooms      Halls     Toilet       Area    Towards      Floor   Decorate 
         0          0          2          0          0          0          0 
TotalPrice      Price 
         0          0 

##发现有2个厕所没有信息,将其填写为0。
DATA$Toilet[DATA$Toilet == ""]

##这里将Area后的㎡去掉
DATA$Area$Area,"㎡","")

##查看Towards的类型
table(DATA$Towards)

Towards    北向  东北向  东南向  东西向    东向  南北向    南向  西北向 
     51      25      23      50      65      32    1901     678      38 
 西南向    西向 
     28      26 
##将Floor信息带括号的全部去除
DATA$Floor$Floor,"[（].*[）]","")##正则表达式
#查看Floor的类别信息
 低层  地下  高层 共1层 共2层 共3层 共4层 共5层  中层 
  632    32   790    36    61   101    68   130  1016 

#分别将TotalPrice和Price后面的万元、元/㎡去掉

DATA$TotalPrice$TotalPrice,"万元","")
DATA$Price$Price,"元/㎡","")

head(DATA)

##将数据转换格式
DATA$Bedroomsas.factor(DATA$Bedrooms)
DATA$Hallsas.factor(DATA$Halls)
DATA$Toiletas.factor(DATA$Toilet)
DATA$Areaas.numeric(DATA$Area)
DATA$TotalPriceas.numeric(DATA$TotalPrice)
DATA$Priceas.numeric(DATA$Price)
DATA$Towardsas.factor(DATA$Towards)
DATA$Decorateas.factor(DATA$Decorate)
str(DATA)

以上数据清洗完毕。

描述性分析

这部分的主要思路是探究单个自变量对因变量的影响，对房价的影响因素进行模拟探究之前，首先对各变量进行描述性分析，以初步判断房价的影响因素。这里探究各个因素对总价影响。

探究Bedrooms与TotalPrice的关系

table(DATA$Bedrooms)
  1    2    3    4    5    6    7    9 
541 1225  779  193  102   20    5    1 
##由于拥有6、7、9个卧室数的数量较少，这里我们排出这些数据。
DATAwhich(DATA$Bedrooms %in% "6")),]
DATAwhich(DATA$Bedrooms %in% "7")),]
DATAwhich(DATA$Bedrooms %in% "9")),]
table(DATA$Bedrooms)
   1    2    3    4    5 
 541 1225  779  193  102 

library(ggplot2)
ggplot(DATA,aes(x=Bedrooms,y=TotalPrice))+geom_boxplot(col="red")

DATA$Bedroomsas.numeric(DATA$Bedrooms)
##这里将卧室数为1、2、3命名为A，4为B，5为C
DATA$Bedrooms[DATA$Bedrooms=='1']"A"
DATA$Bedrooms[DATA$Bedrooms=='2']"A"
DATA$Bedrooms[DATA$Bedrooms=='3']"A"
DATA$Bedrooms[DATA$Bedrooms=='4']"B"
DATA$Bedrooms[DATA$Bedrooms=='5']"C"

不同卧室数，TotalPrice不同。且随着卧室数的增多，总价越高，符合大众的认知。

探究Halls与TotalPrice的关系

 table(DATA$Halls) 
   0    1    2    3    4    5    9 
  20 1674 1050   77   18    1    0 
##5个客厅只有一个个体，我们这里将其排出
DATAwhich(DATA$Halls %in% "5")),]
table(DATA$Halls)
   0    1    2    3    4    5    9 
  20 1674 1050   77   18    0    0 
ggplot(DATA,aes(x=Halls,y=TotalPrice))+geom_boxplot(col="red")

客厅数为3时候总价最高，客厅数为0、1和2的时候总价低于客厅数3和客厅数4。

探究Toilet与TotalPrice的关系

#探究卫生间与总价的关系



    
table(DATA$Toilet)
   0    1    2    3    4    5    6    7    9 
   2 2142  470  116   74   26    7    2    0  
#这里将卫生间数为0、6和7的去掉
DATAwhich(DATA$Toilet %in% "0")),]
DATAwhich(DATA$Toilet %in% "6")),]
DATAwhich(DATA$Toilet %in% "7")),]
table(DATA$Toilet)
   0    1    2    3    4    5    6    7    9 
   0 2142  470  116   74   26    0    0    0 
ggplot(DATA,aes(x=Toilet,y=TotalPrice))+geom_boxplot(col="red")

一般卧室数越多，卫生间数也越多，即卫生间数越多，总价越高。

探究Area与TotalPrice的关系

ggplot(DATA, aes(x=Area, y=TotalPrice)) + geom_point(col='red')

这个完全符合住房面积越大，总价越高。

探究Towards与TotalPrice的关系

ggplot(DATA,aes(x=Towards,y=TotalPrice))+geom_boxplot(col="red")

探究Floor与TotalPrice的关系

ggplot(DATA,aes(x=Floor,y=TotalPrice))+geom_boxplot(col="red")

图中信息显示楼层一共只有1、2、3、地下的总价较高。

探究Decorate与TotalPrice的关系

ggplot


    
(DATA,aes(x=Decorate,y=TotalPrice))+geom_boxplot(col="red")

不同装修信息对总价影响较小。

模型建立

fit summary(fit)

Call:
lm(formula = TotalPrice ~ Bedrooms + Halls + Toilet + Area + 
    Towards + Floor + Decorate, data = DATA)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-1330.80  -103.49   -21.41    63.88  2961.59 

Coefficients:
                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)      -112.7633    88.3010  -1.277 0.201697    
Bedrooms2         -43.5934    16.2533  -2.682 0.007359 ** 
Bedrooms3         -82.6565    20.7641  -3.981 7.04e-05 ***
Bedrooms4         -63.3096    34.9521  -1.811 0.070198 .  
Bedrooms5          79.0618    54.0763   1.462 0.143842    
Halls1             -5.0663    64.2764  -0.079 0.937182    
Halls2            -53.8905    65.4427  -0.823 0.410307    
Halls3           -303.9750    79.2280


    
  -3.837 0.000127 ***
Halls4           -528.5427   104.0849  -5.078 4.07e-07 ***
Toilet2           112.9566    19.1171   5.909 3.87e-09 ***
Toilet3           543.7304    38.8056  14.012  2e-16 ***
Toilet4           735.1894    55.0977  13.343  2e-16 ***
Toilet5           338.7906    84.2851   4.020 5.98e-05 ***
Area                5.1091     0.1619  31.557  2e-16 ***
Towards东北向     138.9088    79.3817   1.750 0.080248 .  
Towards东南向     187.1895    68.5388   2.731 0.006351 ** 
Towards东西向     176.3055    65.8384   2.678 0.007453 ** 
Towards东向       210.9435    73.2744   2.879 0.004022 ** 
Towards南北向      75.7831    57.1199   1.327 0.184704    
Towards南向        60.1949    56.9678   1.057 0.290763    
Towards西北向      75.4326    71.1415   1.060 0.289091    
Towards西南向     169.8106    75.9626   2.235


    
 0.025467 *  
Towards西向       234.0816    76.5585   3.058 0.002253 ** 
Floor地下        -812.3578    63.3277 -12.828  2e-16 ***
Floor高层          12.3525    14.2466   0.867 0.385991    
Floor共1层       -313.7278    52.1342  -6.018 2.00e-09 ***
Floor共2层       -453.3692    41.6829 -10.877  2e-16 ***
Floor共3层       -601.7032    44.3336 -13.572  2e-16 ***
Floor共4层       -183.7866    36.3396  -5.057 4.52e-07 ***
Floor共5层        -41.4184    25.7922  -1.606 0.108419    
Floor中层          -1.7223    13.5961  -0.127 0.899204    
Decorate简单装修  -63.1591    22.0584  -2.863 0.004224 ** 
Decorate精装修    -49.3276    19.8544  -2.484 0.013033 *  
Decorate毛坯     -157.0299    24.3012  -6.462 1.22e-10 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 


    
0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 265.5 on 2794 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.6852,    Adjusted R-squared:  0.6815 
F-statistic: 184.3 on 33 and 2794 DF,  p-value: 2.2e-16

模型的F检验拒绝原假设，说明建立的模型是显著的；Ajusted R-squared为0.6815，模型的拟合程度尚可接受。

作者：徐涛，19年应届毕业生，专注于珊瑚礁研究，喜欢用R各种清洗数据，知乎用户@parkson。
声明：本文为公众号数据森麟投稿，版权归对方所有。

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