用数据说话,六个维度解释”房租暴涨”,附Python代码

任志强说过..房价上涨是因为供给不足,供给不足根本在土地制度,城市土地就是稀缺资源
现在房租上涨,除了房屋本身供给问题外,长租供应方囤房加剧了这种上涨趋势,都想做这个行业老大,高出市场价格去收房,能不涨吗?

昨天还幻想海边别墅的年轻人,今天可能开始对房租绝望了。
8月初,有网友在“水木论坛”发帖控诉长租公寓加价抢房引起关注。据说,一名业主打算出租自己位于天通苑的三居室,预期租金7500元/月,结果被二方中介互相抬价,硬生生抬到了10800。
过去一个月,全国热点城市的房租如脱缰野马。一线的房租同比涨了近20%。一夜醒来,无产青年连一块立锥之地都悬了。
从2018下半年开始,租金海啸汹汹来袭,资本狂欢,官方默然,房东纠结,租客尖叫。
这不是一方的过错,而更像是一场全社会的“集体谋杀作品”。最令人不安的是,过去房地产的那套玩法和上涨逻辑,今天正在转移到房租上。
房租暴涨的不只是北京。有数据显示,7月份北京、上海、广州、深圳、天津、武汉、重庆、南京、杭州和成都十大城市租金环比均有所上涨。其中北京、上海、深圳的租金涨幅最猛,北京7月份房租同比上涨3.1%,有小区甚至涨幅超过30%。

Chrome,HTML,大数据,房价上涨原因,房价暴涨,房租上涨的原因,房租会不会暴涨,房租暴涨,数据分析,百度,
图自“21世纪经济报道”《最新房租数据出炉,你一个月要交多少钱?(附房租地图)》一文


接下来,我们将通过Python大法通过获取某网数万条北京租房数据,给大家说说真实的房租情况。
还是老规矩,老套路(是不是有股熟悉的味道),恋习Python常用的三部曲:数据获取、数据清洗预览、数据分析可视化,与你一起探究最近房租的状况。
一、数据获取
恋习Python今日就把目前市场占有率最高的房屋中介公司为目标,来获取北京、上海两大城市的租房信息。

Chrome,HTML,大数据,房价上涨原因,房价暴涨,房租上涨的原因,房租会不会暴涨,房租暴涨,数据分析,百度,

整体思路是:
先爬取每个区域的url和名称,跟主url拼接成一个完整的url,循环url列表,依次爬取每个区域的租房信息。
在爬每个区域的租房信息时,找到最大的页码,遍历页码,依次爬取每一页的二手房信息。
post代码之前简单讲一下这里用到的几个爬虫Python包:
requests: 就是用来请求对链家网进行访问的包
lxml: 解析网页,用xpath表达式与正则表达式一起来获取网页信息,相比bs4速度更快

二、数据清洗预览

import requests
import time
import re
from lxml import etree

# 获取某市区域的所有链接
def get_areas(url):
    print('start grabing areas')
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.108 Safari/537.36'}
    resposne = requests.get(url, headers=headers)
    content = etree.HTML(resposne.text)
    areas = content.xpath("//dd[@data-index = '0']//div[@class='option-list']/a/text()")
    areas_link = content.xpath("//dd[@data-index = '0']//div[@class='option-list']/a/@href")
    for i in range(1,len(areas)):
        area = areas[i]
        area_link = areas_link[i]
        link = 'https://bj.lianjia.com' + area_link
        print("开始抓取页面")
        get_pages(area, link)

#通过获取某一区域的页数,来拼接某一页的链接

def get_pages(area,area_link):

    headers = {

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.108 Safari/537.36'}

    resposne = requests.get(area_link, headers=headers)

    pages =  int(re.findall("page-data=\'{\"totalPage\":(\d+),\"curPage\"", resposne.text)[0])

    print("这个区域有" + str(pages) + "页")

    for page in range(1,pages+1):

        url = 'https://bj.lianjia.com/zufang/dongcheng/pg' + str(page)

        print("开始抓取" + str(page) +"的信息")

        get_house_info(area,url)

#获取某一区域某一页的详细房租信息
def get_house_info(area, url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.108 Safari/537.36'}
    time.sleep(2)
    try:
        resposne = requests.get(url, headers=headers)
        content = etree.HTML(resposne.text)
        info=[]
        for i in range(30):
            title = content.xpath("//div[@class='where']/a/span/text()")[i]
            room_type = content.xpath("//div[@class='where']/span[1]/span/text()")[i]
            square = re.findall("(\d+)",content.xpath("//div[@class='where']/span[2]/text()")[i])[0]
            position = content.xpath("//div[@class='where']/span[3]/text()")[i].replace(" ", "")
            try:
             detail_place = re.findall("([\u4E00-\u9FA5]+)租房", content.xpath("//div[@class='other']/div/a/text()")[i])[0]
            except Exception as e:
             detail_place = ""
            floor =re.findall("([\u4E00-\u9FA5]+)\(", content.xpath("//div[@class='other']/div/text()[1]")[i])[0]
            total_floor = re.findall("(\d+)",content.xpath("//div[@class='other']/div/text()[1]")[i])[0]
            try:

                house_year = re.findall("(\d+)",content.xpath("//div[@class='other']/div/text()[2]")[i])[0]
            except Exception as e:
                house_year = ""
            price = content.xpath("//div[@class='col-3']/div/span/text()")[i]
            with open('链家北京租房.txt','a',encoding='utf-8') as f:
             f.write(area + ',' + title + ',' + room_type + ',' + square + ',' +position+
','+ detail_place+','+floor+','+total_floor+','+price+','+house_year+'\n')
            print('writing work has done!continue the next page')
    except Exception as e:
        print( 'ooops! connecting error, retrying.....')
        time.sleep(20)
        return get_house_info(area, url)
def main():
    print('start!')
    url = 'https://bj.lianjia.com/zufang'
    get_areas(url)
if __name__ == '__main__':
    main()

Chrome,HTML,大数据,房价上涨原因,房价暴涨,房租上涨的原因,房租会不会暴涨,房租暴涨,数据分析,百度,
数据共14038条,10个维度,由上图可看出北京房源均价为9590元/月,中位数为7000。一半的房源价格在7000以下,所有房源的价格区间为[1000,250000],价格极差过大。

三、数据分析可视化
1. 四维度-北京房租均价
接下来,恋习Python将北京各区域、各路段、各楼盘房屋数量、均价分布放在同一张图上,更直观地来看待房租

Chrome,HTML,大数据,房价上涨原因,房价暴涨,房租上涨的原因,房租会不会暴涨,房租暴涨,数据分析,百度,
从图中可看出,最近,北京市各区域的房租均在6000元/月以上,其中最高区域为东城,均价达12463元/月。不过,由于房源信息过多过杂,房屋位置、面积、楼层、朝向等对价格均有较大影响,因此,价格这个维度需要进一步分析。

Chrome,HTML,大数据,房价上涨原因,房价暴涨,房租上涨的原因,房租会不会暴涨,房租暴涨,数据分析,百度,

由上图可得,各路段的均价基本都在6000以上,其中海淀北部新区的房源数最多,但均价最低,为3308元/月,这或许与海淀北部生态科技新区作为高新技术产业的承载区、原始创新策源地的研发基地,以及科技园集聚区,目前已入驻华为、联想、百度、腾讯、IBM、Oracle等近2000家国内外知名的科技创新型企业有关。另一方面,海淀紫竹桥的房价竟一起冲天,其附近以博物馆、体育场馆为特色,交通便利,配套设施完善,均价较高也是情理之中。

Chrome,HTML,大数据,房价上涨原因,房价暴涨,房租上涨的原因,房租会不会暴涨,房租暴涨,数据分析,百度,

可以看出,不同楼盘的均价浮动很大,但都在6000/月以上。最高的甚至达到17516/月。由于每个楼盘户型差别较大,地理位置也较为分散,因此均价波动很大。每个楼盘具体情况还需具体分析。
附详情代码:

#北京路段_房屋均价分布图
detail_place = df.groupby(['detail_place'])

house_com = detail_place['price'].agg(['mean','count'])

house_com.reset_index(inplace=True)

detail_place_main = house_com.sort_values('count',ascending=False)[0:20]

attr = detail_place_main['detail_place']

v1 = detail_place_main['count']

v2 = detail_place_main['mean']

line = Line("北京主要路段房租均价")

line.add("路段",attr,v2,is_stack=True,xaxis_rotate=30,yaxix_min=4.2,

    mark_point=['min','max'],xaxis_interval=0,line_color='lightblue',

    line_width=4,mark_point_textcolor='black',mark_point_color='lightblue',

    is_splitline_show=False)

bar = Bar("北京主要路段房屋数量")

bar.add("路段",attr,v1,is_stack=True,xaxis_rotate=30,yaxix_min=4.2,

    xaxis_interval=0,is_splitline_show=False)

overlap = Overlap()

overlap.add(bar)

overlap.add(line,yaxis_index=1,is_add_yaxis=True)

overlap.render('北京路段_房屋均价分布图.html')

Chrome,HTML,大数据,房价上涨原因,房价暴涨,房租上涨的原因,房租会不会暴涨,房租暴涨,数据分析,百度,

由上图可以看出,均价在8000-10000之间的房屋数量最多,同时1500-2000这个价位之间房屋数少的可怜。
据北京市统计局的数据,2017年全市居民月人均可支配收入为4769元。另据58同城和赶集网发布的报告,2017年北京人均月租金为2795元。
北京租房者的房租收入比,惊人地接近60%。很多人一半的收入,都花在了租房上,人生就这样被锁定在贫困线上。
统计数据也表明,北京租房人群收入整体偏低。47%的租房人,年薪在10万以下。在北京,能够负担得起每月5000元左右房租的群体,就算得上是中高收入人群。就这样,第一批90后扛过了离婚、秃头、出家和生育,终于还是倒在了房租面前。

附详情代码:

#房源价格区间分布图
price_info = df[['area', 'price']]
#对价格分区
bins = [0,1000,1500,2000,2500,3000,4000,5000,6000,8000,10000]
level = ['0-1000','1000-1500', '1500-2000', '2000-3000', '3000-4000', '4000-5000', '5000-6000', '6000-8000', '8000-1000','10000以上']
price_stage = pd.cut(price_info['price'], bins = bins,labels = level).value_counts().sort_index()
attr = price_stage.index
v1 = price_stage.values
bar = Bar("价格区间&房源数量分布")
bar.add("",attr,v1,is_stack=True,xaxis_rotate=30,yaxix_min=4.2,
    xaxis_interval=0,is_splitline_show=False)
overlap = Overlap()
overlap.add(bar)
overlap.render('价格区间&房源数量分布.html')

2. 面积&租金分布呈阶梯性
Chrome,HTML,大数据,房价上涨原因,房价暴涨,房租上涨的原因,房租会不会暴涨,房租暴涨,数据分析,百度,
上图可以看出,80%的房源面积集中在0-90平方米之间,也符合租客单租与合租情况,大面积的房屋很少。

Chrome,HTML,大数据,房价上涨原因,房价暴涨,房租上涨的原因,房租会不会暴涨,房租暴涨,数据分析,百度,
面积&租金分布呈阶梯性,比较符合常理。租房主力军就是上班族了,一般对房子面积要求较低,基本集中在30平。

附详情代码:

#房屋面积分布
bins =[0,30,60,90,120,150,200,300,400,700]
level = ['0-30', '30-60', '60-90', '90-120', '120-150', '150-200', '200-300','300-400','400+']
df['square_level'] = pd.cut(df['square'],bins = bins,labels = level)
df_digit= df[['area', 'room_type', 'square', 'position', 'total_floor', 'floor', 'house_year', 'price', 'square_level']]
s = df_digit['square_level'].value_counts()
attr = s.index
v1 = s.values
pie = Pie("房屋面积分布",title_pos='center')
pie.add(
    "",
    attr,
    v1,
    radius=[40, 75],
    label_text_color=None,
    is_label_show=True,
    legend_orient="vertical",
    legend_pos="left",
)

overlap = Overlap()
overlap.add(pie)
overlap.render('房屋面积分布.html')

#房屋面积&价位分布
bins =[0,30,60,90,120,150,200,300,400,700]
level = ['0-30', '30-60', '60-90', '90-120', '120-150', '150-200', '200-300','300-400','400+']
df['square_level'] = pd.cut(df['square'],bins = bins,labels = level)
df_digit= df[['area', 'room_type', 'square', 'position', 'total_floor', 'floor', 'house_year', 'price', 'square_level']]
square = df_digit[['square_level','price']]
prices = square.groupby('square_level').mean().reset_index()
amount = square.groupby('square_level').count().reset_index()
attr = prices['square_level']
v1 = prices['price']
pie = Bar("房屋面积&价位分布布")
pie.add("", attr, v1, is_label_show=True)
pie.render()
bar = Bar("房屋面积&价位分布")
bar.add("",attr,v1,is_stack=True,xaxis_rotate=30,yaxix_min=4.2,
    xaxis_interval=0,is_splitline_show=False)
overlap = Overlap()
overlap.add(bar)
overlap.render('房屋面积&价位分布.html')

3. 大多数房屋年龄在10年以上

Chrome,HTML,大数据,房价上涨原因,房价暴涨,房租上涨的原因,房租会不会暴涨,房租暴涨,数据分析,百度,

由上图看出,房屋年龄大多集中在10-20年、25年以上,而5年以下的不到2%;不过,别看这些都是老房子,最近房租变得这么猖狂?原因其中之一就是资本圈地。

Chrome,HTML,大数据,房价上涨原因,房价暴涨,房租上涨的原因,房租会不会暴涨,房租暴涨,数据分析,百度,
这条网贴立马点燃了大众的情绪:“好啊,原来是这些长租平台烧钱圈地,一心只想要垄断市场房源,哄抬租金,企图赚取暴利差价!”

四、后记
拿自如举例,表面上看跟中介公司没啥两样,收了各种散盘,然后集中装修、出租、管理,因为运营成本和住房质量提高,房租肯定有所上涨。
但更关键的事情在背后。自如把项目打包起来搞起了资产证券化,以租金收益权为基础资产做担保,投放到金融市场上发行国内首单租房市场消费分期类ABS,让各路资金来认购,每年给大家搞点分红。
大量资本都在赌租房这个风口,而前期谁的规模越大、资源越多,以后的定价权就越大,利润空间就越不可想象。
这次恋习Python一共从链家网上爬取14038条数据,而那就是大概一周前,8月17日北京住建委约谈了几家中介公司。最终的结果是自如、相寓和蛋壳承诺将拿出12万间房子投入市场其中,自如将拿出8万间(链家、自如、贝壳找房,他们的实际控制人是同一个人--链家老板左晖。

Chrome,HTML,大数据,房价上涨原因,房价暴涨,房租上涨的原因,房租会不会暴涨,房租暴涨,数据分析,百度,
也就是说,平常的时候,链家网+自如一共在网上待租的也就是1万多套房子,但是一被约谈他们就一口气拿出了8万套房子增援?真正的市场只有掌握了数据的公司才最清楚,而这正是数据的价值,之前说百度 阿里已经不是互联网搜索或电商,他们现在应该叫数据公司,大数据时代只有掌握了数据的公司才能很容易赚钱,链家系目前在房源这块儿最具有发言权,依靠大量的线下业务获取到的房源信息恐怕才是最真实的.