二手房
關(guān)注創(chuàng)建者：張小新張張張張小新張張小新 創(chuàng)建時(shí)間：2016-03-16
二手房的實(shí)例教程
摘要：本文抓取，365淘房網(wǎng)，弋江區(qū)二手房信息，包含信息名稱，小區(qū)信息，板塊區(qū)域，總價(jià)，單價(jià)等，并作為csv文件輸入。
可以觀察到：
二手房均價(jià)：西城區(qū)的房?jī)r(jià)最貴均價(jià)大約11萬(wàn)/平，因?yàn)槲鞒窃诙h(huán)以里，且是熱門學(xué)區(qū)房的聚集地。其次是東城大約10萬(wàn)/平，然后是海淀大約8.5萬(wàn)/平，其它均低于8萬(wàn)/平。
二手房房數(shù)量：從數(shù)量統(tǒng)計(jì)上來看，目前二手房市場(chǎng)上比較火熱的區(qū)域。海淀區(qū)和朝陽(yáng)區(qū)二手房數(shù)量最多，差不多都接近3000套，畢竟大區(qū)，需求量也大。然后是豐臺(tái)區(qū)，近幾年正在改造建設(shè)，有趕超之勢(shì)。
二手房總價(jià)：通過箱型圖看到，各大區(qū)域房屋總價(jià)中位數(shù)都都在1000萬(wàn)以下，且房屋總價(jià)離散值較高，西城最高達(dá)到了6000萬(wàn)，說明房屋價(jià)格特征不是理想的正太分布。
Size特征分析
f, [ax1,ax2] = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5))# 建房時(shí)間的分布情況sns.distplot(df['Size'], bins=20, ax=ax1, color='r')
sns.kdeplot(df['Size'], shade=True, ax=ax1)# 建房時(shí)間和出售價(jià)格的關(guān)系sns.regplot(x='Size', y='Price', data=df, ax=ax2)
plt.show()
Size 分布： 通過 distplot 和 kdeplot 繪制柱狀圖觀察 Size 特征的分布情況，屬于長(zhǎng)尾類型的分布，這說明了有很多面積很大且超出正常范圍的二手房。
Size 與 Price 的關(guān)系： 通過 regplot 繪制了 Size 和 Price 之間的散點(diǎn)圖，發(fā)現(xiàn) Size 特征基本與Price呈現(xiàn)線性關(guān)系，符合基本常識(shí)，面積越大，價(jià)格越高。但是有兩組明顯的異常點(diǎn)：1. 面積不到10平米，但是價(jià)格超出10000萬(wàn)；2. 一個(gè)點(diǎn)面積超過了1000平米，價(jià)格很低，需要查看是什么情況。
展開 對(duì)于家里電路的改造裝修大家一定要重視，尤其是一些購(gòu)買二手房的家庭，更是要注意電線的改造，要仔細(xì)的進(jìn)行檢查。電路改造要注意的事情有很多，一定要注意選擇質(zhì)量有保證的電線，避免日后出現(xiàn)問題就麻煩了。
06
美股漲跌互現(xiàn)標(biāo)普創(chuàng)新高股指上半年均漲超12% 滴滴IPO首日漲逾1%
金融界網(wǎng)7月1日消息，投資者評(píng)估6月ADP就業(yè)數(shù)據(jù)與5月二手房銷售簽約報(bào)告，并等待非農(nóng)就業(yè)等更多有關(guān)勞動(dòng)力市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，美股收盤漲跌互現(xiàn)，標(biāo)普再創(chuàng)收盤新高且錄的連續(xù)五個(gè)月上漲；盤面上NFT概念及在線教育股走低，今日登陸紐交所的滴滴出行收盤上漲1.2％市值近680億美元，盤中一度跌近發(fā)行價(jià)；次新股叮咚買菜大漲58.8％，品鈦上漲15.74％，蔚來漲近6％；達(dá)達(dá)集團(tuán)跌逾6％，小贏科技跌逾8％。
07
通用汽車二季度美國(guó)汽車銷量688236輛，同比增長(zhǎng)39.7％。
華爾街見聞快訊 通用汽車二季度美國(guó)汽車銷量688236輛，同比增長(zhǎng)39.7%。
08
韓媒：LG麥格納電動(dòng)傳動(dòng)系統(tǒng)公司正式啟動(dòng)
三言財(cái)經(jīng) 7月1日消息，據(jù)韓媒，LG電子公司與加拿大汽車零部件制造商麥格納的電動(dòng)汽車動(dòng)力總成合資企業(yè)周四正式啟動(dòng)。
-End-
免責(zé)聲明：智享汽車圈早新聞是智享君每天大量閱讀各類信息后，精心整理篩選而來，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系授權(quán)。資訊為網(wǎng)絡(luò)搜集，版權(quán)歸原作者所有，文中觀點(diǎn)僅供分享交流，不代表本公眾號(hào)立場(chǎng)。但因無(wú)法確認(rèn)真正原作者，故僅標(biāo)明信息來源。
展開 重點(diǎn)關(guān)注一下風(fēng)波不斷的天津樓市，前有“海河英才”計(jì)劃的利好刺激，后有嚴(yán)格調(diào)控不放松的一再重申，土地、新房、二手房“三價(jià)聯(lián)控”仍將長(zhǎng)期持續(xù)，在這樣的形勢(shì)下，接踵而來的停工限產(chǎn)，又給了樓市當(dāng)頭一棒。對(duì)于供應(yīng)端來說，房屋整體竣工時(shí)間的延長(zhǎng)成為某種必然，反映到購(gòu)房者，焦急、不滿情緒也是可以預(yù)料的結(jié)果，而供需矛盾的加深，也將為后期埋下諸多隱患。
以下附意見稿部分原文：
京津冀及周邊地區(qū)2018-2019年秋冬季大氣污染綜合治理攻堅(jiān)行動(dòng)方案
（征求意見稿）
1
總體要求
主要目標(biāo)：堅(jiān)持穩(wěn)中求進(jìn)，在鞏固環(huán)境空氣質(zhì)量改善成果的基礎(chǔ)上，推進(jìn)空氣質(zhì)量持續(xù)改善。全面完成2018年空氣質(zhì)量改善目標(biāo)；2018年10月1日至2019年3月31日，京津冀及周邊地區(qū)細(xì)顆粒物（PM2.5）平均濃度同比下降5%左右，重度及以上污染天數(shù)同比減少5%左右。
實(shí)施范圍：京津冀及周邊地區(qū)，包含北京市，天津市，河北省石家莊、唐山、邯鄲、邢臺(tái)、保定、滄州、廊坊、衡水市，山西省太原、陽(yáng)泉、長(zhǎng)治、晉城市，山東省濟(jì)南、淄博、濟(jì)寧、德州、聊城、濱州、菏澤市，河南省鄭州、開封、安陽(yáng)、鶴壁、新鄉(xiāng)、焦作、濮陽(yáng)市（以下簡(jiǎn)稱“2+26”城市，含河北省雄安新區(qū)、辛集市、定州市，河南省濟(jì)源市）。
展開 
二手房的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
二手房的最新內(nèi)容
對(duì)于家里電路的改造裝修大家一定要重視，尤其是一些購(gòu)買二手房的家庭，更是要注意電線的改造，要仔細(xì)的進(jìn)行檢查。電路改造要注意的事情有很多，一定要注意選擇質(zhì)量有保證的電線，避免日后出現(xiàn)問題就麻煩了。
06
美股漲跌互現(xiàn)標(biāo)普創(chuàng)新高股指上半年均漲超12% 滴滴IPO首日漲逾1%
金融界網(wǎng)7月1日消息，投資者評(píng)估6月ADP就業(yè)數(shù)據(jù)與5月二手房銷售簽約報(bào)告，并等待非農(nóng)就業(yè)等更多有關(guān)勞動(dòng)力市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，美股收盤漲跌互現(xiàn)，標(biāo)普再創(chuàng)收盤新高且錄的連續(xù)五個(gè)月上漲；盤面上NFT概念及在線教育股走低，今日登陸紐交所的滴滴出行收盤上漲1.2％市值近680億美元，盤中一度跌近發(fā)行價(jià)；次新股叮咚買菜大漲
可以觀察到：
二手房均價(jià)：西城區(qū)的房?jī)r(jià)最貴均價(jià)大約11萬(wàn)/平，因?yàn)槲鞒窃诙h(huán)以里，且是熱門學(xué)區(qū)房的聚集地。其次是東城大約10萬(wàn)/平，然后是海淀大約8.5萬(wàn)/平，其它均低于8萬(wàn)/平。
二手房房數(shù)量：從數(shù)量統(tǒng)計(jì)上來看，目前二手房市場(chǎng)上比較火熱的區(qū)域。海淀區(qū)和朝陽(yáng)區(qū)二手房數(shù)量最多，差不多都接近3000套，畢竟大區(qū)，需求量也大。
摘要：本文抓取，365淘房網(wǎng)，弋江區(qū)二手房信息，包含信息名稱，小區(qū)信息，板塊區(qū)域，總價(jià)，單價(jià)等，并作為csv文件輸入。
以緊鄰小何西村的名都花園、領(lǐng)秀城、保利拉菲為例，2018年7月，三個(gè)樓盤的二手房均價(jià)分別是每平米21026元、21987元、22887元。
這意味著，作為武漢普通白領(lǐng)的阿楓基本上不可能靠自己的收入在武漢買房。2017年，他回老家大悟縣買了一套房。從大悟縣乘坐高鐵到武漢僅需一個(gè)多小時(shí)。
阿楓走進(jìn)靠東的主路，他租住的樓房每層都有一個(gè)陽(yáng)臺(tái)，算是小何西村為數(shù)不多的“高端戶型”。
重點(diǎn)關(guān)注一下風(fēng)波不斷的天津樓市，前有“海河英才”計(jì)劃的利好刺激，后有嚴(yán)格調(diào)控不放松的一再重申，土地、新房、二手房“三價(jià)聯(lián)控”仍將長(zhǎng)期持續(xù)，在這樣的形勢(shì)下，接踵而來的停工限產(chǎn)，又給了樓市當(dāng)頭一棒。
回歸預(yù)測(cè)：
如我們之前提到的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)項(xiàng)目一樣數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)—北京二手房房?jī)r(jià)分析（建模篇），基于完整的數(shù)據(jù)集，建立回歸方程。對(duì)于有缺失值的特征值，將已知特征值代入模型來估計(jì)未知特征值，以此估計(jì)值來進(jìn)行填充，以下圖為例。當(dāng)然關(guān)于回歸的方法有很多，這里就不詳細(xì)介紹了。
