用Python分析北京二手房房价
经过查看发现这组数据是别墅,出现异常的原因是由于别墅结构比较特殊(无朝向无电梯),字段定义与二手商品房不太一样导致爬虫爬取数据错位。也因别墅类型二手房不在我们的考虑范围之内,故将其移除再次观察Size分布和Price关系。
经观察这个异常点不是普通的民用二手房,很可能是商用房,所以才有1房间0厅确有如此大超过1000平米的面积,这里选择移除。
重新进行可视化发现就没有明显的异常点了。 Layout特征分析
这个特征真是不看不知道,各种厅室组合搭配,竟然还有9室3厅,4室0厅等奇怪的结构。其中,2室一厅占绝大部分,其次是3室一厅,2室2厅,3室两厅。但是仔细观察特征分类下有很多不规则的命名,比如2室一厅与2房间1卫,还有别墅,没有统一的叫法。这样的特征肯定是不能作为机器学习模型的数据输入的,需要使用特征工程进行相应的处理。 Renovation 特征分析
发现Renovation装修特征中竟然有南北,它属于朝向的类型,可能是因为爬虫过程中一些信息位置为空,导致“Direction”朝向特征出现在这里,所以需要清除或替换掉。
观察到,精装修的二手房数量最多,简装其次,也是我们平日常见的。而对于价格来说,毛坯类型却是最高,其次是精装修。 Elevator 特征分析 (编辑:惠州站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |