从2014年对楼市的普遍唱衰，到2015年的价格回暖，到底发生了怎样的改变？本文就尝试通过大数据来和丰富的图表，为大家展现数据背后的数据。
数据采集采用笔者用C#开发的爬虫工具。 数据清洗ETL采用了笔者开发的工具软件。 数据分析采用ipython notebook和pandas 可视化使用了matplotlib和seaborn. 热力图使用了百度地图API， 按经纬度0.01度为一个子区域，计算其中的平均值作为当前区域的房价/二手房数量。至于搭建ipython notebook和安装相应类库的操作，以及各个类库使用方法，可参考相应的教程。
数据来源
这些数据是笔者在2014年10月年和2015年10月份两次，在链家官网上抓取的在售二手房数据，2014年约为64000条，2015年总计约7W条。数据源可能会有偏差，因此结论仅供参考。附件有前1W条样例数据，可供下载。
首先我们导入所需的类库：
# -*- coding:utf-8 -*- import mongo; import pandas as pd; import csv; from pandas import DataFrame,Series
之后加载所需的数据：
table2014 = pd.read_table("LJ2014.txt",encoding='utf-8',engine='python',quoting=csv.QUOTE_NONE)
table2015 = pd.read_table("LJ2015.txt",encoding='utf-8',engine='python',quoting=csv.QUOTE_NONE)
table2014[u'小区名']=table2014[u'小区名'].map(lambda x:unicode(x).strip("'"))
table2014[u'区县']=table2014[u'区县'].map(lambda x:unicode(x).strip("'"))
table2014[u'楼名']=table2014[u'楼名'].map(lambda x:unicode(x).strip("'"))
year= table2014[u'年份'].map(lambda x:str(x).split('/')[0])
table2014[u'小区']=table2014[u'位置'].map(lambda x:unicode(x).strip("'"))
疯长的房价
从1992年到2015年，北京的房价经历了怎样的疯狂？可以查看下面的图表。
可以看到，1992年到2002年，呈现一个非常稳定的状态。从2008年起，北京的房价如同火箭一般上窜。
有意思的是，假如按照建造时间来绘制图表，会发现在2000年和2004年左右，达到高峰。在6W套二手房中，2000年总共建造了7697套，占比百分之11.21%。
xcqu2014=table2014.groupby(by=u'位置') p=year.value_counts(); p=p.sort_index()[50:-1] p.plot(title=u'北京各年建造房屋数量变化')
到了2014年，北京各个区县的二手房价格如下图：
areag=table2014.groupby(by=u'区县') areag[u'价格'].mean().order(ascending=True).plot(kind='barh',title=u'各城区的二手房平均房价')
西城区和东城区的平均价格在五万五左右，之所以没有达到网上其他数据所提到的丧心病狂的9万，是因为我们分析的是二手房。目前二环内新楼盘的数量极少，几乎没有讨论的价值。
我们将房价以热力图方式绘制在地图上，就会非常直观：
颜色越深，代表其价格越高。除了西城，东城这些老城区，中关村（包含大量的学区房）和国贸（北京CBD）都价格高企。
假如我们改变缩放等级，进一步缩小地图范围，可以看到最贵的房子，集中在西单，南锣鼓巷，国贸，以及北新桥地区。
这些最贵小区的房价有多贵呢？下面列出排名前十的十个小区的价格：
xcqu2014[u'价格'].mean().order(ascending=False)[1:10].plot(kind='barh',title=u'价格最高的十个小区的平均房价')
文华胡同的位置在哪里呢？笔者专门去搜索了一下。这个超牛无比，价格在33万/平的文华胡同在靠近闹市口大街的西单商圈。
更夸张的是，两套房子都是平房，面积分别是12平和15平，其中一套还是1949年建的。中介给出的宣传标语是，最牛实验二小学区房，抢抢抢！这么小的面积，估计是四合院的厢房改造的吧。现在官网上已经下架。
什么样的房子最多？
我们先看，什么类型的楼房最多，下面给出了楼房总体高度的比例。可以看到，二手房中，六层是最多的。国家规定，七层就要装电梯了。因此在2000年以前，大部分的居民楼都是6层。
lc=lc=table2014.groupby(by=u'楼层').size(); lc.order(ascending=False)[:20].plot(kind='barh',title=u'楼高比例')
再看看不同面积的房子所占总数的比例。我们取面积为40-140平米的房子，进行了统计分析，结论如下图：
size=table2014.groupby(by=u'面积').size();
import re;
takenum= re.compile('d+');
size=size[size.index.map(lambda x:takenum.match(x) is not None)]
size.index=size.index.map(lambda x:int(x))
size.order(ascending=False)[:100].sort_index().plot(kind='line',title=u'房型面积和对应比例')
首先选出面积值不为空且为数字的所有行，之后将其转换为int类型，后对其进行排序并绘图。
可见，60平的一室一厅或两室一厅最为常见。90平米的三居和两居也较多。
我们再对二手房存量绘制热力图：
可以看到，二手房主要集中在天通苑，北苑，望京，十里堡和通州。这基本上与北京2004年发布的《北京市城市总体规划2004-2020》的内容相符：
很有意思的是，绿色的区域相当空旷，比如笔者目前所在的三元桥地区，和酒仙桥之间隔了好大一片荒地，晚上夜跑时荒无人烟。
2014年到2015年的房价变化
下面是刚需读者最关心的内容，2014年到2015年的北京房价，经历了怎样的变化？众所周知，2014年房价走低，整体唱衰，甚至有商家打出了降价6000元/平的广告来推销房子。2015年，降准降息政策出炉，公积金贷款比例提高，北京房价回暖，我们知道肯定涨价了。但到底涨了多少呢？
这部分的代码多一些，选取价格少于10万，面积大于四十平米的房子，以减少错误的数据。求出2014年和2015年小区的交集，构造change结构，里面保存了每个小区的房子数量，2014年和2015年的平均价格。
table2014= table2014[(table2014[u'价格']<100000) & (table2014[u'面积']>40)]
table2015= table2015[(table2015[u'单价']<100000) & (table2015[u'面积']>40)]
xcqu2014=table2014.groupby(by=u'位置')
table2015[u'面积']= np.round(table2015[u'总价']*10000/table2015[u'单价'])
xcqu2015=table2015.groupby(by=u'小区')
p2015=xcqu2015.mean()[u'单价']
p2014=xcqu2014.mean()[u'价格']
xcqumonunt2014=xcqu2014.size()
xcqumerge=p2014.index&p2015.index
change= DataFrame({'2014': p2014[xcqumerge].values,'2015':p2015[xcqumerge].values,'mount2014':xcqumonunt2014[xcqumerge],'mount2015':xcqumonunt2015[xcqumerge]})
change['diff']=change['2015']-change['2014']
change['percent']= np.round( change['diff']/change['2014']*100.0)
我们按照2014和2015年价格增减的百分比，绘制出下面的房价变化数量比例图。可以看到，房价变化基本呈现正态分布趋势。但均值不在0点，靠近5%左右，整体右移：
change[(change.percent>-30) & (change.percent<50)].groupby(by='percent').size().plot(title=u'不同涨跌幅度房子所占的数量')
经过统计，2014年的平均房价为40125/平，2015年为42535/平。涨价比例5.64%。也就是说，一套三百万的房子，平均涨了16万左右。
change[(change.percent>-30) & (change.percent<50)].mean(by='percent') 2014 40054.083797 2015 42400.225776 mount2014 15.352119 mount2015 13.466281 diff 2346.141979 percent 5.508430
我们列出10万元以下单价，2015年小区内二手房数量超过20套的涨价排名前十的小区：
change[change.mount2015>20].sort(columns='percent',ascending=False)[:10]
上地房价怎么涨了这么多？即使在北京，7万8的价格都已经是豪宅，可是上地的房子，一般都是普通的住宅。
原因还是学区房，海淀区教改使得这边的房子变化极大。 上地东里小区内建有上地实验小学，该小学可直升一零一中学上地分校，一零一中学上地分校位于上地西里北侧，就是这9年直升的诱惑导致该区域房价直线攀升。可怜天下父母心！
当然，有涨价就有降价：基本上，降价的小区都在非中心城区，例如樱花园就在顺义。
change[change.mount2015>20].sort(columns='percent',ascending=True)[:10]
结论
5%的涨幅，已经说明2015年比2014年价格回暖不少。也有少部分郊区小区降价。当然，这种涨幅和之前火箭般的涨价不可同日而语。可以肯定的是，像北京这样的城市，房子几乎是不可能大跌的。但未来的事情，谁知道呢？
安得广厦千万间，大庇天下寒士俱欢颜！
文章已经很长，因此没有将更多的内容囊括其中。我们还做了以下的事情：
分析不同小区涨降价的原因并将其可视化到地图上。 同一个小区中，不同的房子价格差别很大，甚至能差两万元。为什么会出现这种情况？ 根据房子周边的学校，医院，商场等场所，计算房子的附加价值。 尝试预测不同小区未来的房价趋势。附录：
样例数据下载
链家在去年有约7W条数据，今年的出售二手房已经达到10W套，但是这些房源里有多少水分呢？根据2014年的数据按照编号检查一下重复：一万两千多套房子出现了两次，将近五千套房子出现过三次，甚至有一套房子出现过八次。其中水分可想而知。
同时，2014年的网页数据还会提供地理坐标信息，2015年就不存在了，所以文中涉及到地理信息的图表都是2014年的。另外，虽然对房子的位置描述非常详细，但中介不会告诉你这是几号楼几层。仅仅提供了楼房的总层高。原因不言自明。
同样，数据的准确性也有问题。很多房子价格都是1万，2万，明显是随意标的。也有一部分价格高的离谱，如88万/平。这些数据在处理前都已经筛掉。以免干扰分析结果。