数据科学大作业：爬取租房数据并可视化分析

摘要

本文以北京租房数据统计分析为案例，演示了一个基本的完整数据分析过程。主要内容包括利用Pandas进行数据读写操作，使用预处理技术过滤数据，使用Matplotlib库绘制各种图表，以及基于数据进行的分析。分析目标是通过真实数据分析，用图表形式得到北京地区每个区域的房源总数量、户型的受欢迎程度、各区域平均租金以及面积区间的市场占有率。

数据介绍与预处理

数据来源于链家网站，通过网络爬虫技术爬取了8224条租房信息，包括区域、小区名称、房屋、价格、面积、户型等。使用Pandas读取CSV文件数据并转换成DataFrame对象。数据预处理包括删除重复数据，处理缺失值，以及对特定列（如面积、户型）进行类型转换和数据标准化。

图表分析

分析包括四个部分：首先是各区域房源数量及位置分布，使用热力图和柱状图展示；其次是户型数量分析，通过条形图展示不同户型的受欢迎程度；然后是平均租金分析，结合柱状图和折线图对比各区域的房源数量和租金情况；最后是面积区间市场占有率分析，利用饼图展示不同面积区间的占比。

结果概述

分析结果显示，朝阳区、海淀区、丰台区的房源数量位居前列。在户型方面，"2室1厅"最受欢迎。租金分析表明东城区、西城区、海淀区和朝阳区的租金相对较高。面积区间分析显示，50-70平方米的房屋市场占有率最大，120平方米以下的房屋是租户的首选。

本文强调了数据预处理的重要性，并展示了Pandas等工具的强大功能，对数据分析和可视化进行了全面的探索。作者还推荐了公众号"数据STUDIO"，以Python为核心，深入数据科学领域的知识分享平台。