最近租房有点烦！技术人如何用Python找到称心如意的“小窝”？
11 月 18 日，北京西红门镇新建二村“聚福缘公寓”突发火灾。火灾后，随之而来的是一场全北京市的“安全隐患大排查大清理大整治”风暴。
聚集着几万外来务工人员的新建村在几天之内被清理一空。很多人正面临着要重新找房子或是离开北京的问题。
违建的公寓正在消失，危房出租正在被拆，这些被“风暴”涉及到的外来上班族怎么办？只有接受现实，勇敢面对。
为了生存，为了能留在帝都，为了改变人生、出人头地，再贵的房子他们都要租，或者他们可以再寻找一处稍远点的房子。
租房的烦恼，相信大家或多或少都有过。独自一人在大都市打拼，找个温暖的小窝实属不易，租个称心又价格公道的房子是件重要的事儿。
站在技术人的角度，今天我就如何从各大租房网的房源里面，找到最称心如意的小窝做些分享，供大家参考。
在找房子的过程中我们最关心是价格和通勤距离这两个因素。关于价格方面，现在很多租房网站都有，但是这些租房网站上没有关于通勤距离的衡量。
对于我这种对帝都不是很熟的人，对各个区域的位置更是一脸懵逼。所以我就想着能不能自己计算距离呢，后来查了查还真可以。
实现思路就是：先抓取房源信息，然后获取房源的经纬度，最后根据经纬度计算公司与具体房源之间的距离。
我们在获取经纬度之前，首先需要获取各个出租房所在地的名称，这里获取的方法是用爬虫爬取链家网上的信息。
Xpath 介绍
在爬取链家网的信息的时候用的是 Xpath 库，这里对 Xpath 库做一个简单的介绍。
Xptah 是什么
Xpath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。Xpath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。
Xpath 在查找信息的时候，需要先对 requests.get() 得到的内容进行解析，这里是用 lxml 库中的 etree.HTML(html) 进行解析得到一个对象 dom_tree，然后利用 dom_tree.Xpath() 方法获取对应的信息。
Xpath 怎么用
Xpath 最常用的几个符号就是“/”、“//”这两个符号，“/”表示该标签的直接子节点，就比如说一个人的众多子女，而“//”表示该标签的后代，就比如说是一个人的众多后代(包括儿女、外甥、孙子之类的辈分)。
更多详细内容这里就不 Ctrl C/V了。
数据抓取
我们本次抓取数据的流程是先获得目标网页 url，然后利用 requests.get() 获得 html，然后再利用 lxml 库中的 etree.HTML(html) 进行解析得到一个对象 dom_tree，然后利用 dom_tree.Xpath() 方法获取对应的信息。
先分析目标网页 url 的构造，链家网的 url 构造还是很简单的，页码就是 pg 后面的数字，在租房这个栏目下一共有 100 页，所以我们循环 100 次就好啦。
还有就是明确我们要获取的信息，在前面我们说了目标是要研究公司附近的出租房信息，但是我们在租房的时候也不是仅仅考虑距离这一个因素。
这里我准备获取标题、价格、区域(大概在哪一块)、看房人数（说明该房的受欢迎程度），楼层情况（高楼层还是低楼层），房租建筑时间等等。（就是你能看到的信息差不多都要弄下来哈哈）。
开始代码部分：
得到目标网页的 url 后，对其进行解析，采用的方法是先用 lxml 库的 etree 对 response 部分进行解析，然后利用 Xpath 进行信息获取。
通过上图可以看出，我们一共抓取到 2970 条房屋信息，9columns。
经纬度的获取
我们刚刚只是获取了一些出租房的基本信息，但是我们要想计算距离还需要获得这些出租房所在的地理位置，即经纬度信息。
这里的经纬度是获取的区域层级的，即大概属于哪一个片区，本次爬取的 2970 条房屋信息分布在北京的 208 个区域/区域。
关于如何获取对应地点的经纬度信息，这里利用的 XGeocoding_v2 工具：
获取经纬度信息的地址如下：http://www.gpsspg.com/maps.htm
得到如下的结果(LATB 表示维度，LNGB 表示经度)：
距离的计算
最后将距离以及区域与对应的小区拼接在一起，得到下面的结果。
进一步分析
通过 df.info() 可以看出，总共有 2454 条数据，这是在爬虫获取的 2970 条数据去重以后得到的。
在这些项中，size（房屋面积）、second_feature 以及 third_feature 均带有单位，为了后续分析方便，这里统一进行去单位（后缀）操作。
我们把后缀去掉了，Size、third_feature 和 Distance 看上去是数字，但是通过 df.info() 看出，这两个指标类型依然是 Object。为了进一步分析，我们要对它们继续进行处理。
再次通过 df.info() 看出，该是数字类型的指标全部变成了 int/float 了，可以进行下一步了。
在文章刚开头就说过，一般租房最看重的两个因素就是距离&价格，价格可以直接在那些租房网上看到，肯定是越低越好，没啥好说的。
主要是距离，关于距离，有两种选择方式，一种是先选出离你上班地最近的几个区域，然后再在该区域内具体选择；另一个是可以设定你可以接受的通勤距离，然后以这个距离作为条件，在小于等于这个距离内进行筛选。
我们这里着重以第一种为主，先选择距离最近的几个区域，然后在这几个区域内进行选择。
因为距离是按 Region 来进行计算的，而表是按 Name 来统计的，所以要想计算出距离最近的 Region，需要先把 Region 和 Distance 部分提取出来，并合并成一个 DataFrame。
可以看到，Region=“望京”距离最近，所以我们重点在该区域内选择，接下来具体看看该区域内租房情况。
通过上表可以看到在望京区域总共有 101 套房源，接下来对这 101 套房源进行深入分析。
数据概览，先对该区域的租房整体情况有个认识，看到 Price 指标的下界为 5000 左右，上界接近于 30000，中位数为 10000 出头（有没有感觉到好贵哈哈哈哈），但是我们也看到有一个大于 80000 的超级异常值，我们利用截尾均值对他进行替代。
关于房屋大小，中位数为 100 平，这与 Price 中位数正好可以对应，折算下来相当于 1 平 100 大洋，在与那些 10 平左右的合租房需要 2000+ 大洋比一比，是不是觉得还是 100 平 10000 大洋便宜哈。
所以论一平米的价格的话还是整租更便宜。
先找出那个大于 80000 的异常值具体值是多少，然后进行值替换。
这是将 Price 异常值处理以后得到的箱型图，看起来就比较规范了哈。
通过上图可以看出：中楼层和高楼层的房源绝对数量基本持平，高出低楼层数量一半。
房屋修建时间也是 2003 年以后的居多，这就和前面的楼层类型可以对应上了，在刚开始的时候（2003 年以前）大部分房子都是低楼层，随着时代的进步，科技的发展，人员的增多，楼层的数量和房屋的数量也随之增加。
房屋类型上的 Top3 类型分别为：2 室 1 厅、3 室 2 厅和 1 室 1 厅。
通过上图可以看出，随着时间的推移，2003 年以后的房子的 Price 要明显高于 2003 年以前的，如果要是对价格比较敏感，可以考虑 2003 年以前的房子。
随着房屋类型的升级，价格也是随之升高，但是我们也发现，有一些三室房子的价格（下边界）要低于两室的价格的，如果对房间数量和价格都有要求的可以考虑这部分房源。
通过上图可以看到三个楼层的价格下界基本持平，但是中楼层的中位数和上界价格是要明显高于其他两个房型的，这也很正常，中楼层相比于其他两个楼层的房屋是最宜居的啦，价格贵也正常。
当然了，对于现在租房都很困难的环境下，哪还考虑什么宜居，当然是挑价格低的房型。
按 PV 进行降序，我们可以看出哪些房源是比较受欢迎，这些房源都有啥特征。
从图中可以看到，低楼层的房源数量不是最多的，但是看房次数却是最多的（最受欢迎的），可能是低楼层价格低的原因吧。
2003 年和 2007 的房源 PV 最高，这和该年代的房源绝对数量基本维持一致；两室一厅的户型最为火爆；在价格方面 10000 以下的房源比较受欢迎。
结论
通过上面的分析我们可以得出一些参考：
2003 年以前的房源的价格是要低于 2003 年之后的，对价格敏感的可以考虑 2003 年以前的房源。
有一些三室的房子价格是低于两室的，如果对房间数量和价格都有要求的可以考虑这部分。
中楼层的价格整体上是要高于低楼层的，但是还有一部分是要比低楼层低，而且通过从 PV 最高的楼层来看，低楼层的火爆程度要比中楼层高，所以可以寻找那些不那么火爆但是价格还低的中楼层。
如果希望单位面积价格最低，还是整租比较合适。
注：本次的数据为链家网的整租房源信息，非合租信息，所以你会看到价格都很高。
作者：张俊红
编辑：陶家龙、孙淑娟
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张俊红，中国统计网专栏作者，个人公众号ID：zhangjunhong0428，数据分析路上的学习者与实践者，与你分享我的所见、所学、所想。
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