分析香港2万6千套在售二手房数据，1000万的居然有那么多

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：综合

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以下文章来源于菜J学Python ，作者J哥

前言

香港的贫富差距问题一直十分尖锐，最突出的体现就是收入和楼价的巨大差异。早在60年代末香港房价就经历了暴涨，人们早已对不动产的金融属性了如指掌，全港的投资情绪一直都相当火热。

即便香港当前失业率高企，经济环境较差，但购买力仍在，楼市依然坚挺。

为了更加深入了解香港房地产市场，本文用Pyhton采集了香港在售26281套二手房数据并做可视化分析，试图从数据层面理解香港楼市现状。

九龙房源最多，港岛价格更高

香港特别行政区，下辖香港岛、九龙半岛、新界3个地区共18个分区。九龙半岛在售二手房源共8108个，占比28.62%。根据中原城市指数CCI（仅包括大型屋苑），港岛报187.66点，高于香港其他地区。

具体分区来看，香港在售二手房源集中分布在葵青区、元朗区、屯门区等地，而九龙城区、深水埗区、中西区、湾仔区、东区等地房价较高。香港在售二手房实用呎价均价为呎（折合人民币约元平方米），最低实用呎价4421/呎，最高实用呎价$96965/呎。

将军澳二手房源最多

将军澳、元朗和屯门在售二手房均超1000套，其中，将军澳以2112套二手房源居首。

九龙站二手房均价最高

九龙站、山顶/南区、贝沙湾和中半山在售二手房均价超过万呎，九龙站以37232/呎遥遥领先，远高于香港二手房整体均价。

小户型为主，2房占比超一半

从建筑面积来看，香港在售二手房普遍建面在500呎-1200呎（46-111平方米），占比高达78.52%，共计18825套。

从居室来看，香港在售二手房中，2房共计12231套，占比51.05%；3房共计7613套，占比31.76%；4房以上71套，占比仅为0.29%。

各楼龄段均有一定比例分布

从香港在售二手房楼龄来看，25-39年楼龄的二手房源最多，共7396套，占比31.31%；15-24年5939套，占比25.36%；40年以上房源也有2347套，占比10.93%。

50%以上二手房低于1000万

从香港在售二手房售价来看，1000万（约429-858万人民币）房源数量为12301套，占比51.31%。

描述性统计

相关性分析

从相关系数表和回归图来看，间隔（即居室）和楼龄都与香港二手房房价无明显的相关性。实用面积与房价具有较强的正相关性，一般来说，人们在看房子时看到的面积是建筑面积，但却不是实用面积。套内建筑面积＝套内使用面积＋套内墙体面积＋阳台面积，而实用面积就是套内使用面积。另外，实用率与房价也无相关性，这与大部分人的感性认识存在偏差。

技术实现

本文数据来源于中原地产，网页结构相对简单。数据清洗主要用到Python的pandas库，由于内容较多，仅提供核心字段清洗代码。数据可视化主要用到Python的pyecharts库，都是一些基础图表。

数据获取

爬虫核心代码

#将繁体转换成简体
def tradition2simple(line):
    return Converter("zh-hans").convert(line)
#解析网页
def get_page(page):
        if page <11:
            url = "http://hk.centanet.com/findproperty/BLL/Result_SearchHandler.ashx?url=http%3A%2F%2Fhk.centanet.com%2Ffindproperty%2Fzh-HK%2FHome%2FSearchResult%3Fposttype%3DS%26src%3DC%26minprice%3D%26maxprice%3D%26sortcolumn%3D%26sorttype%3D%26limit%3D100%26currentpage%3D{0}".format(page)
        else:
            url = "http://hk.centanet.com/findproperty/BLL/Result_SearchHandler.ashx?url=http%3A%2F%2Fhk.centanet.com%2Ffindproperty%2Fzh-HK%2FHome%2FSearchResult%3Fposttype%3DS%26src%3DC%26minprice%3D%26maxprice%3D%26sortcolumn%3D%26sorttype%3D%26limit%3D-1%26currentpage%3D{0}".format(page)
        req = requests.get(url, headers = headers)
        bs = req.json()
        # print(bs)
        ts = tradition2simple(bs["post"])
        # print(ts)
        html = etree.HTML(ts)
if __name__ == "__main__":
    ua = UserAgent(verify_ssl=False)
    headers = {"User-Agent": ua.random}
    for page in range(1,2624):  #共2623页
        get_page(page)
        # time.sleep(1)
        print("第%d页爬取完成"%page)
        print("-"*100)

数据预览

数据清洗

建筑面积/单价

#异常字符替换为空
df["建筑面积"] = df["建筑面积"].str.replace(",","").astype("float")
df["建面单价"] = df["建面单价"].str.replace("$","").str.replace(",","").str.replace("/呎","").astype("float")
#建筑面积和建面单价缺失值用均值填充
df = df.fillna(value={"建筑面积":df["建筑面积"].mean(),"建面单价":df["建面单价"].mean()})

间隔

# 存在缺失值、换行符、非数字型、无房间数等脏数据
df["间隔"] = df["间隔"].str.replace("
","").str[:1]
df = df[ ~ df["间隔"].isin(["("])]  #删除某列包含特殊字符的行
df["间隔"] = df["间隔"].str.replace("开","0").astype("float")
df = df.fillna(value={"间隔":df["间隔"].mean()})
df["间隔"] = df["间隔"].astype("int")

售价

#售价单位存在万和亿，进行统一化处理
df["售价"] = (df["售价"].str.replace("$","").str.replace(",","").str[:-1].astype(float) * df["售价"].str[-1].map({"万": 1, "亿": 10000})).astype("int")

数据可视化

回归图

fig,axes=plt.subplots(5,1,figsize=(12,30)) 
sns.regplot(x="间隔",y="实用单价",data=df1,color="green",marker="*",ax=axes[0])
sns.regplot(x="楼龄",y="实用单价",data=df1,color="green",marker="*",ax=axes[1])
sns.regplot(x="实用面积",y="实用单价",data=df1,color="green",marker="*",ax=axes[2])
sns.regplot(x="建筑面积",y="实用单价",data=df1,color="green",marker="*",ax=axes[3])
sns.regplot(x="实用率",y="实用单价",data=df1,color="green",marker="*",ax=axes[4])

条形图

df5 = df1.groupby("屋苑位置")["实用单价"].count()
df5 = df5.sort_values(ascending=True)
df5 = df5.tail(10)
print(df5.index.to_list())
print(df5.to_list())
c = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WONDERLAND))
    .add_xaxis(df5.index.to_list())
    .add_yaxis("",df5.to_list()).reversal_axis() #X轴与y轴调换顺序
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="香港二手房数量TOP10",subtitle="数据来源：中原地产 	制图：J哥",pos_left = "left"),
                       xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改横坐标字体大小
                       yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改纵坐标字体大小
                       )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position="right"))
    )
c.render_notebook()

饼图

df2 = df1.groupby("间隔")["实用单价"].count()
print(df2)
df2 = df2.sort_values(ascending=False) 
regions = df2.index.to_list()
values = df2.to_list()
c = (
        Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WONDERLAND))
        .add("", list(zip(regions,values)))
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="香港二手房间隔分布",subtitle="数据来源：中原地产
制图：J哥",pos_top="1%",pos_left = "left"))
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%",font_size=16))
    )
c.render_notebook()

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