# 怎么用Python分析上海的二手房价
## 目录
1. [引言](#引言)
2. [数据获取](#数据获取)
- [数据源选择](#数据源选择)
- [爬虫技术实现](#爬虫技术实现)
- [反爬策略应对](#反爬策略应对)
3. [数据清洗与预处理](#数据清洗与预处理)
- [缺失值处理](#缺失值处理)
- [异常值检测](#异常值检测)
- [特征工程](#特征工程)
4. [探索性数据分析](#探索性数据分析)
- [描述性统计](#描述性统计)
- [可视化分析](#可视化分析)
5. [建模与分析](#建模与分析)
- [价格预测模型](#价格预测模型)
- [空间自相关分析](#空间自相关分析)
6. [结论与建议](#结论与建议)
7. [参考文献](#参考文献)
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## 引言
（约500字）
- 上海二手房市场现状概述
- 数据分析在房地产领域的价值
- Python在数据分析中的优势
- 本文分析框架介绍
```python
# 示例代码：初始化分析环境
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.style.use('ggplot')
（约1200字）
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
def get_lianjia_data(district, max_page=100):
"""
获取链家上海某区域的二手房数据
"""
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
base_url = f"https://sh.lianjia.com/ershoufang/{district}/pg"
data = []
for page in range(1, max_page+1):
url = base_url + str(page)
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 解析逻辑...
time.sleep(1) # 礼貌爬取
except Exception as e:
print(f"Page {page} error: {e}")
return pd.DataFrame(data)
（约1300字）
# 缺失值分析
missing_ratio = df.isnull().mean().sort_values(ascending=False)
plt.figure(figsize=(10,6))
missing_ratio[missing_ratio > 0].plot.bar()
plt.title('Missing Value Ratio')
# 多重插补示例
from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer
from sklearn.impute import IterativeImputer
imputer = IterativeImputer(max_iter=10)
df[['area', 'price']] = imputer.fit_transform(df[['area', 'price']])
# 特征衍生
df['price_per_sqm'] = df['price'] / df['area']
df['built_year'] = pd.to_datetime('now').year - df['building_age']
# 地理特征处理
from geopy.distance import geodesic
center_point = (31.2304, 121.4737) # 上海中心坐标
df['distance_to_center'] = df.apply(lambda x:
geodesic(center_point, (x['lat'], x['lng'])).km, axis=1)
（约1500字）
# 价格分布分析
print(df['price'].describe())
plt.figure(figsize=(12,6))
sns.histplot(df['price'], kde=True, bins=50)
plt.xlim(0, 2000) # 限制显示范围
# 热力图绘制
import folium
from folium.plugins import HeatMap
sh_map = folium.Map(location=[31.2304, 121.4737], zoom_start=11)
heat_data = df[['lat', 'lng', 'price_per_sqm']].values.tolist()
HeatMap(heat_data, radius=15).add_to(sh_map)
sh_map.save('heatmap.html')
（约1500字）
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 特征选择
features = ['area', 'room_num', 'distance_to_center', 'subway_nearby']
X = df[features]
y = df['price']
# 模型训练
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
# 特征重要性
pd.Series(model.feature_importances_, index=features).sort_values().plot.barh()
（约800字） - 主要发现总结 - 对购房者的建议 - 对政策制定的启示 - 分析局限性说明
注：本文完整代码和数据可访问GitHub仓库：示例链接 “`
文章结构说明： 1. 实际撰写时需要补充详细的分析过程和文字说明 2. 代码示例需根据实际数据调整参数 3. 可视化部分建议使用交互式图表（Plotly等） 4. 可增加案例分析（如不同环线对比、学区房分析等） 5. 字数控制可通过调整各章节细节描述实现
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