北京房租大涨?6个维度,数万条数据帮你揭穿

举报
竹叶青 发表于 2019/10/12 23:56:40 2019/10/12
【摘要】 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,...

top1.86439ad.png

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%。


1535438056584055468.jpg

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,恋习Python通过Python***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。

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。


1535438056630028209.jpg

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。

详细代码如下:


1535438056639089495.jpg


1535438056678027608.jpg

数据清洗预览


1535438056742067154.jpg

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。

数据分析可视化

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。


1535438056792088806.jpg

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。


1535438056824082364.jpg

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。


1535438056898032398.jpg

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:


1535438056935041596.jpg


1535438056966005826.jpg

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:


1535438056987088839.jpg

面积&租金分布呈阶梯性


1535438057033051955.jpg

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。


1535438057143075164.jpg

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:


1535438057177037476.jpg


1535438057219084207.jpg

大多数房屋年龄在10年以上


1535438057248002133.jpg

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。


1535438057276006304.jpg

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!”

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)。


1535438057395047703.jpg

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??怎么增?继续收房,让房源更加供不应求?

昨天买不起房,今天租不起房,如果连这样的生活也要因为市场的不规范而被逼迫、被夺走,真的会让人对一个城市失去希望。

文章转载自恋习Python公众号

利用数据的方式分析住房有没有很过瘾,

很多骚年们是不是还不知道如何操作,

小编为你送上新鲜出炉的异步新书,

记得往下看哦!

1535438057409013443.jpg

《程序员学Python》

裘宗燕 著

本书是程序设计领域学者裘宗燕教授的潜心力作,程序员的Python入门和进阶指南。书中全面介绍了Python语言的各方面特征和应用技术,讨论了准确理解Python、正确使用Python语言开发程序所需要的深入概念和情况,还介绍了用Python开发较大型或较复杂程序时应该了解的一些高级功能,如程序的模块组织和导入系统,生成器、闭包和装饰器,基本的和高级的面向对象编程机制和技术,以及作为Python最新扩展的协程和异步编程等。

此外,本书还提供完整的进阶内容和对应案例,让读者全面深入地了解深度学习的知识和技巧,达到学以致用的目的。

1535438057435071698.jpg

《用Python写网络爬虫 第2版》

[德]凯瑟琳 雅姆尔(Katharine Jarmul)著

本书包括网络爬虫的定义以及如何爬取网站,如何使用几种库从网页中抽取数据,如何通过缓存结果避免重复下载的问题,如何通过并行下载来加速数据抓取,如何利用不同的方式从***站中抽取数据,如何使用叔叔及导航等表达进行搜索和登录,如何访问被验证码图像保护的数据,如何使用Scrapy爬虫框架进行快速的并行抓取,以及使用Portia的Web界面构建网路爬虫。

1535438057444024794.jpg

《“笨办法学”Python3》

Zed Shaw 著

本书是基于Python 3.6版本编写的。百万粉丝程序员带你轻松入门Python语言!5小时的完整视频教程,纯美式发音,搭配中文字幕,边看边练两不误;52个精心设计的编程习题,拒绝拖沓,提供项目案例,学以致用不务虚。

本书是一本Python入门书籍,适合对计算机了解不多,没有学过编程,但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程,从简单的打印一直讲到完整项目的实现,让初学者从基础的编程技术入手,最终体验到软件开发的基本过程。

本文转载自异步社区

原文链接:

https://www.epubit.com/articleDetails?id=N5447c03a-e2c1-4cb3-be1e-1347799c4fed


【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

举报
请填写举报理由
0/200