成都二手房价数据分析 python

1.背景介绍 随着国家对新建商品房市场调控力度的加大和存量房市场的逐步扩大，二手房市场将逐步发育成熟，成为与一手房市场相竞争和共存的市场形态。在二手房交易市场在不断发展的进程中，始终存在着房地产经纪机构规模小、经营行为不规范、人员素质偏低、行业诚信经营状况令人堪忧。然而，二手房交易市场是伴随着我国住房制度改革诞生的新兴市场，存在问题是不可避免的，但我国二手房交易市场的发展前景十分广阔，目前政府相关部门正在采取各项措施，培育和完善二手房交易市场。 2.研究方法与技术路线 通过爬虫收集成都主城区范围内二手房数据信息，数据可视化探索影响房价的重要因素，对数据建模，通过购房需求，预测房价。 二、数据预处理 3.数据说明 本次爬取到的成都二手房数据共三万余条，获取的信息包括：总价格，每平方单价，小区名，小区位置，房屋地址，房屋户型，所在楼层，建筑面积，户型结构，套内面积，建筑类型，房屋朝向，建筑结构，装修情况，梯户比例，是否配备电梯，挂牌时间，交易权属，上次交易，房屋用途，房屋年限，产权所属，抵押信息。其中房价的单位为万，面积单位为平方米。 4.数据清洗 由于原始数据中含有特殊符号或者数字后跟