用Python分析北京二手房房价

使用了pandas的网络透视功能 groupby 分组排序。区域特征可视化直接采用 seaborn 完成，颜色使用调色板 palette 参数，颜色渐变，越浅说明越少，反之越多。可以观察到：

• 二手房均价：西城区的房价最贵均价大约11万/平，因为西城在二环以里，且是热门学区房的聚集地。其次是东城大约10万/平，然后是海淀大约8.5万/平，其它均低于8万/平。
• 二手房房数量：从数量统计上来看，目前二手房市场上比较火热的区域。海淀区和朝阳区二手房数量最多，差不多都接近3000套，毕竟大区，需求量也大。然后是丰台区，近几年正在改造建设，有赶超之势。
• 二手房总价：通过箱型图看到，各大区域房屋总价中位数都都在1000万以下，且房屋总价离散值较高，西城最高达到了6000万，说明房屋价格特征不是理想的正太分布。

Size特征分析

f, [ax1,ax2] = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5)) 
# 建房时间的分布情况 
sns.distplot(df['Size'], bins=20, ax=ax1, color='r') 
sns.kdeplot(df['Size'], shade=True, ax=ax1) 
# 建房时间和出售价格的关系 
sns.regplot(x='Size', y='Price', data=df, ax=ax2) 
plt.show() 

Size 分布：

• 通过 distplot 和 kdeplot 绘制柱状图观察 Size 特征的分布情况，属于长尾类型的分布，这说明了有很多面积很大且超出正常范围的二手房。

Size 与 Price 的关系：

• 通过 regplot 绘制了 Size 和 Price 之间的散点图，发现 Size 特征基本与Price呈现线性关系，符合基本常识，面积越大，价格越高。但是有两组明显的异常点：1. 面积不到10平米，但是价格超出10000万;2. 一个点面积超过了1000平米，价格很低，需要查看是什么情况。

df.loc[df['Size']< 10] 

（编辑：惠州站长网）

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