一、分析目的
1.探索上海市的房价区域分布
2.看看购房者都喜欢购买哪里的房子
二、数据采集
采集我爱我家上海区域的一万两千个小区的数据，采集的字段有小区、位置、最近30条成交套数、在售、在租、成交均价、成交总价、小区详细介绍等数据。直接上代码：
import requests,codecs
import pymongo,time
from lxml import html
from multiprocessing import Pool
def get_content(j):
print('正在爬取第{}页,还剩{}页'.format(j,561-j))
url='https://sh.5i5j.com/xiaoqu/n{}/_?zn='.format(j)
r=requests.get(url)
r=html.fromstring(r.text)
lenth=len(r.xpath('//ul[@class="pList"]/li'))
try:
for i in range(1,lenth):
urls=r.xpath('//ul[@class="pList"]/li[{0}]/div[2]/h3/a/@href'.format(i))[0]
community=r.xpath('//ul[@class="pList"]/li[{0}]/div[2]/h3/a/text()'.format(i))[0]
deal=r.xpath('//ul[@class="pList"]/li[{0}]//div[2]/div[1]/p[1]/span[1]/a/text()'.format(i))[0]
onsale=r.xpath('//ul[@class="pList"]/li[{0}]//div[2]/div[1]/p[1]/span[2]/a/text()'.format(i))[0].replace('\r','').replace('\n','').strip()
rent=r.xpath('//ul[@class="pList"]/li[{0}]//div[2]/div[1]/p[1]/span[3]/a/text()'.format(i))[0].replace('\r','').replace('\n','').strip()
#addr=r.xpath('//ul[@class="pList"]/li[{0}]/div[2]/div[1]/p[3]/text()'.format(i))[0].replace('\r','').replace('\n','').strip()
avgprice=r.xpath('//ul[@class="pList"]/li[{0}]//div[2]/div[1]/div/p[1]/strong/text()'.format(i))[0]
totalprice=r.xpath('//ul[@class="pList"]/li[{0}]//div[2]/div[1]/div/p[2]/text()'.format(i))[0]
output="{}\t{}\t{}\t{}\t{}\t{}\t{}\n".format(community,deal,onsale,rent,avgprice,totalprice,urls)
savetoexcel(output)
except Exception as e:
print(e)
print('爬取失败')
def savetoexcel(output):
try:
f=codecs.open('house.xls','a+','utf-8')
f.write(output)
f.close()
except Exception as e:
print('写入失败')
if __name__ == '__main__':
pool=Pool(processes=2)
pool.map(get_content,list(range(1,561)))
pool.close()
pool.join()采集下来是这个样子的：
接着利用高德API把小区转换为经纬度坐标，这个代码就不贴了。转换之后变成这样：
三、数据可视化
利用百度地图API生成热力图。
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no" />
<script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=ie1pboEhSttv7biL1iYj6kUI"></script>
<script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/library/Heatmap/2.0/src/Heatmap_min.js"></script>
<title>热力图功能示例</title>
<style type="text/css">
ul,li{list-style: none;margin:0;padding:0;float:left;}
html{height:100%}
body{height:100%;margin:0px;padding:0px;font-family:"微软雅黑";}
#container{height:500px;width:100%;}
#r-result{width:100%;}
</style>
</head>
<body>
<div id="container"></div>
<div id="r-result">
<input type="button" onclick="openHeatmap();" value="显示热力图"/><input type="button" onclick="closeHeatmap();" value="关闭热力图"/>
</div>
</body>
</html>
<script type="text/javascript">
var map = new BMap.Map("container"); // 创建地图实例
var point = new BMap.Point(121.409868, 31.208977);
map.centerAndZoom(point, 15); // 初始化地图，设置中心点坐标和地图级别
map.enableScrollWheelZoom(); // 允许滚轮缩放
var points =[
{"lng":121.524245,"lat":31.234472,"count":5},
{"lng":121.525868,"lat":31.225027,"count":10},
{"lng":121.439535,"lat":31.133423,"count":5},
{"lng":121.511138,"lat":31.231639,"count":1}
];
if(!isSupportCanvas()){
alert('热力图目前只支持有canvas支持的浏览器,您所使用的浏览器不能使用热力图功能~')
}
//详细的参数,可以查看heatmap.js的文档 https://github.com/pa7/heatmap.js/blob/master/README.md
//参数说明如下:
/* visible 热力图是否显示,默认为true
* opacity 热力的透明度,1-100
* radius 势力图的每个点的半径大小
* gradient {JSON} 热力图的渐变区间 . gradient如下所示
* {
.2:'rgb(0, 255, 255)',
.5:'rgb(0, 110, 255)',
.8:'rgb(100, 0, 255)'
}
其中 key 表示插值的位置, 0~1.
value 为颜色值.
*/
heatmapOverlay = new BMapLib.HeatmapOverlay({"radius":50});
map.addOverlay(heatmapOverlay);
heatmapOverlay.setDataSet({data:points,max:11});
//是否显示热力图
function openHeatmap(){
heatmapOverlay.show();
}
function closeHeatmap(){
heatmapOverlay.hide();
}
closeHeatmap();
function setGradient(){
/*格式如下所示:
{
0:'rgb(102, 255, 0)',
.5:'rgb(255, 170, 0)',
1:'rgb(255, 0, 0)'
}*/
var gradient = {};
var colors = document.querySelectorAll("input[type='color']");
colors = [].slice.call(colors,0);
colors.forEach(function(ele){
gradient[ele.getAttribute("data-key")] = ele.value;
});
heatmapOverlay.setOptions({"gradient":gradient});
}
//判断浏览区是否支持canvas
function isSupportCanvas(){
var elem = document.createElement('canvas');
return !!(elem.getContext && elem.getContext('2d'));
}
</script>把point里面的数据替换成自己的坐标，修改一下半径和最大值，保存到本地，修改成index.html，放到容易找到的位置，然后利用python搭载简易的服务器，在cmd命令窗口，cd到index.html对应文件夹，然后输入
python -m http.server 80
接着用浏览器打开http://localhost:80
就可以看到热力图了。来看看最近30天成交的房子都是哪里的：
可以看出最近成交的房子主要集中在黄浦江旁边，看来大家都比较喜欢靠近江边的房子，房子成交最多的是闵行莘庄一带（估计是房价稍微便宜点）和浦东的外滩附近（估计是金融从业人士购买力比较强）。
接下来看看房价分布。本来想直接6000多个小区的经纬度导入，结果百度地图API无法生存热力图，汗，，试试999个，还是不行，我晕。。。那就每个区域选择40个小区作为代表了，下面是sql语句
select a1.* from sheet1 a1 inner join (select a.区域,a.均价 from sheet1 a left join sheet1 b on a.区域=b.区域 and a.均价<=b.均价 group by a.区域,a.均价 having count(b.均价)<=60 )b1 on a1.区域=b1.区域 and a1.均价=b1.均价 order by a1.区域,a1.均价 desc;
替换坐标，改一下半径和最大值，来看看结果：
图中颜色深的房价表示10万以上每平，，看来还是长宁静安黄埔徐汇最贵了。毕竟是市中心啊。也就看看就好，买不起啊。。。。
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