Ранжирование округов Москвы по стоимости аренды с Python

Сейчас программирование все глубже и глубже проникает во все сферы жизни. А возможно это стало благодаря очень популярному сейчас python’у. Если еще лет 5 назад для анализа данных приходилось использовать целый пакет различных инструментов: C# для выгрузки (или ручки), Excel, MatLab, SQL, и постоянно “прыгать” туда сюда вычищая, сверяя и выверяя данные. То сейчас python, благодаря огромному количеству прекрасных библиотек и модулей, в первом приближении благополучно заменяет все эти инструменты, а в связке с SQL так вообще “горы свернуть можно”.

Итак, к чему я. Увлеклась я изучением такого популярного python’а. А лучший способ изучить что-либо, как вы знаете, — практика. А еще я интересуюсь недвижимостью. И попалась мне на глаза интересная задачка о недвижимости в Москве: проранжировать округа Москвы по усредненной стоимости аренды средней однушки? Батюшки, я подумала, да тут вам и геолокация, и выгрузка с сайта, и анализ данных — прекрасная практическая задача.

Воодушевившись замечательными статьями тут на Хабре (в конце статьи добавлю ссылки), приступим!

Задача у нас пройтись по существующим инструментам внутри python’а, разобрать технику — как решать подобные задачи и провести время с удовольствием, а не только с пользой.

  1. Скрапинг Циана
  2. Единый датафрейм
  3. Обработка датафрейма
  4. Результаты
  5. Немного о работе с геоданными

Скрапинг Циана


На середину марта 2020 года на циане получилось собрать почти 9 тысяч предложений об аренде 1-комнатной квартиры в Москве, сайт отображает 54 страницы. Работать будем с jupyter-notebook 6.0.1, python 3.7. Прогружаем данные с сайта и сохраняем в файлы с помощью библиотеки requests.

Чтобы сайт нас не забанил, замаскируемся под человека, добавив задержку в запросах и задав хедер, чтобы со стороны сайта мы выглядели, как очень шустрый человек, делающий запросы через браузер. Не забываем каждый раз проверять ответ от сайта, а то вдруг нас раскрыли и уже забанили. Более подробно и детально про скрапинг сайтов можно почитать, например, тут: Web Scraping с помощью python.

Удобно так же добавить декораторы для оценки скоростей выполнения наших функций и ведения логов. Настройка level=logging.INFO позволяет указать тип выводимых в лог сообщений. Так же можно донастроить модуль для вывода лога в текстовый файл, для нас это излишне.

Код
def timer(f):
    def wrap_timer(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = f(*args, **kwargs)
        delta = time.time() - start
        print (f'Время выполнения функции {f.__name__} составило {delta} секунд')
        return result
    return wrap_timer

def log(f):
    def wrap_log(*args, **kwargs):
        logging.info(f"Запущена функция {f.__doc__}")
        result = f(*args, **kwargs)
        logging.info(f"Результат: {result}")
        return result
    return wrap_log
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

@timer
@log
def requests_site(N):
    headers = ({'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/13.0.5 Safari/605.1.15'})
    pages = [106 + i for i in range(N)]
    n = 0
    for i in pages:
        s = f"https://www.cian.ru/cat.php?deal_type=rent&engine_version=2&page={i}&offer_type=flat&region=1&room1=1&type=-2"
        response = requests.get(s, headers = headers)
        if response.status_code == 200:
            name = f'sheets/sheet_{i}.txt'
            with open(name, 'w') as f:
                f.write(response.text)
            n += 1
            logging.info(f"Обработана страница {i}")
        else:
            print(f"От страницы {i} пришел ответ response.status_code = {response.status_code}")
        time.sleep(np.random.randint(7,13))
    return f"Успешно загружено {n} страниц"
requests_site(300)


Единый датафрейм


Для скрапинга страниц на выбор BeautifulSoup и lxml. Используем «прекрасный суп» просто за его прикольное название, хотя, говорят, что lxml быстрее.

Можно сделать красиво, взять список файлов из папки с помощью библиотеки os, отфильтровать нужные нам по расширению и пройтись по ним. Но мы сделаем проще, так как точное число файлов и точные их названия нам известны. Разве что добавим украшательство в виде прогресс бара, используя библиотеку tqdm

Код

from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd
from dateutil.parser import parse
from datetime import datetime, date, time

def read_file(filename):
    with open(filename) as input_file:
        text = input_file.read()
    return text

import tqdm

site_texts = []
pages = [1 + i for i in range(309)]
        
for i in tqdm.tqdm(pages):
    name = f'sheets/sheet_{i}.txt'
    site_texts.append(read_file(name))
    
print(f"Прочитано {len(site_texts)} файлов.")

def parse_tag(tag, tag_value, item):
    key = tag
    value = "None"
    if item.find('div', {'class': tag_value}):
        if key == 'link':
            value = item.find('div', {'class': tag_value}).find('a').get('href')
        elif (key == 'price' or key == 'price_meter'):
            value = parse_digits(item.find('div', {'class': tag_value}).text, key)
        elif key == 'pub_datetime':
            value = parse_date(item.find('div', {'class': tag_value}).text)
        else:
            value = item.find('div', {'class': tag_value}).text
    return key, value


def parse_digits(string, type_digit):
    digit = 0
    try:
        if type_digit == 'flats_counts':
            digit = int(re.sub(r" ", "", string[:string.find("пр")]))
        elif type_digit == 'price':
            digit = re.sub(r" ", "", re.sub(r"₽", "", string))
        elif type_digit == 'price_meter':
            digit = re.sub(r" ", "", re.sub(r"₽/м²", "", string))
    except:
        return -1
    return digit

def parse_date(string):
    now = datetime.strptime("15.03.20 00:00", "%d.%m.%y %H:%M")
    s = string
    if string.find('сегодня') >= 0:
        s = "{} {}".format(now.day, now.strftime("%b"))
        s = string.replace('сегодня', s)
    elif string.find('вчера') >= 0:
        s = "{} {}".format(now.day - 1, now.strftime("%b"))
        s = string.replace('вчера',s) 
    if (s.find('мар') > 0):
        s = s.replace('мар','mar')
    if (s.find('фев') > 0):
        s = s.replace('фев','feb')
    if (s.find('янв') > 0):
        s = s.replace('янв','jan')
    return parse(s).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    
    
def parse_text(text, index):
    
    tag_table = '_93444fe79c--wrapper--E9jWb'
    tag_items = ['_93444fe79c--card--_yguQ', '_93444fe79c--card--_yguQ']
    tag_flats_counts = '_93444fe79c--totalOffers--22-FL'
    tags = {
        'link':('c6e8ba5398--info-section--Sfnx- c6e8ba5398--main-info--oWcMk','undefined c6e8ba5398--main-info--oWcMk'),
        'desc': ('c6e8ba5398--title--2CW78','c6e8ba5398--single_title--22TGT', 'c6e8ba5398--subtitle--UTwbQ'),
        'price': ('c6e8ba5398--header--1df-X', 'c6e8ba5398--header--1dF9r'),
        'price_meter': 'c6e8ba5398--term--3kvtJ',
        'metro': 'c6e8ba5398--underground-name--1efZ3',
        'pub_datetime': 'c6e8ba5398--absolute--9uFLj',
        'address': 'c6e8ba5398--address-links--1tfGW',
        'square': ''
    }
    
    res = []
    flats_counts = 0
    soup = BeautifulSoup(text)  
    if soup.find('div', {'class': tag_flats_counts}):
        flats_counts = parse_digits(soup.find('div', {'class': tag_flats_counts}).text, 'flats_counts')
   
    flats_list = soup.find('div', {'class': tag_table}) 
    if flats_list:
        items = flats_list.find_all('div', {'class': tag_items})         
        for i, item in enumerate(items):
            
            d = {'index': index}
            index += 1
            for tag in tags.keys():
                tag_value = tags[tag]
                key, value = parse_tag(tag, tag_value, item)
                d[key] = value
            results[index] = d
        
    return flats_counts, index

from IPython.display import clear_output

sum_flats = 0
index = 0
results = {}
for i, text in enumerate(site_texts):
    flats_counts, index = parse_text(text, index)    
    sum_flats = len(results)
    clear_output(wait=True)
    print(f" Файл {i + 1} flats = {flats_counts}, добавлено итого {sum_flats} квартир")
print(f"Итого sum_flats ({sum_flats}) = flats_counts({flats_counts})")


Интересным ньюансом оказалось то, что цифра, указанная сверху страницы и обозначающая общее количество квартир, найденных по запросу, отличается от страницы к странице. Так, в нашем примере это 5 402 предложение отсортированы по умолчанию находится в диапазоне от 5343 до 5402, постепенно снижаясь с увеличением номера страницы запроса (но не на количество отображенных объявлений). К тому же оказалось возможным продолжать выгружать страницы за пределами ограничения в количестве страниц, указанных на сайте. В нашем случае на сайте было предложено всего 54 страницы, но мы смогли выгрузить 309 страниц, только с более старыми объявлениями, итого 8640 объявлений об аренде квартир.

Расследование данного факта оставим за рамками данной статьи.

Обработка датафрейма


Итак, имеем единый датафрейм с сырыми данными по 8640 предложениям. Проведем поверхностный анализ средних и медианных цен по округам, посчитаем среднюю стоимость аренды квадратного метра квартиры и стоимость квартиры в округе «в среднем».

Будем исходить из следующих допущений для нашего исследования:

  • Отсутствие повторов: все найденные квартиры — действительно существующие квартиры. На первом этапе повторяющиеся квартиры по адресу и по квадратуре мы отсеяли, но если у квартиры немного разная квадратура или адрес — такие варианты считаем разными квартирами.
  • Средняя квартира в округе — квартира со средней квадратурой для округа.
    Сейчас можно уйти в глубокие обсуждения — что считать «средней» квартирой в округе? Можно закопаться (и это будет правильно) в параметрах каждой найденной квартиры и найди средние значения таких показателей, как площадь, этаж, близость к метро, смежность или раздельность комнат и сан. узла, наличие лоджии или балкона, качество ремонта, год и тип постройки дома и многие другие показатели. Оставим это на будущие «изыскания» и остановимся на определении: среднюю квартиру в округе будем считать по средней квадратуре. А чтобы исключительные варианты или «выбросы» (единичные квартиры с непривычно большим метражом или с неожиданной низкой стоимостью) не искажали наш результат, определим их и удалим из исследования.

Нам понадобятся:

price_per_month — цена за месяц ареды в рублях
square — площадь
okrug — округ, в данном исследовании весь адрес нам не интересен
price_meter — цена аренды за 1 кв метр

Код
df['price_per_month'] = df['price'].str.strip('/мес.').astype(int) #price_int
new_desc = df["desc"].str.split(",", n = 3, expand = True) 
df["square"]= new_desc[1].str.strip(' м²').astype(int)
df["floor"]= new_desc[2]
new_address = df['address'].str.split(',', n = 3, expand = True)
df['okrug'] = new_address[1].str.strip(" ")
df['price_per_meter'] = (df['price_per_month'] / df['square']).round(2) #price_std

df = df.drop(['index','metro', 'price_meter','link', 'price','desc','address','pub_datetime','floor'], axis='columns')


Теперь «займемся» выбросами вручную по графикам. Для визуализации данных посмотрим три библиотеки: matplotlib, seaborn и plotly.

Гистограммы данных. Matplotlib позволяет просто и быстро отобразить все диаграммы по интересующим нас группам данных, большего нам и не надо. Рисунок ниже, по которому всего 1 предложение в Митино не могут служить качественной оценкой средней квартиры, удалим. Еще интересная картира в ЮАО: большинство предложений (более 500 шт) с арендной стоимостью ниже 1000 руб., и всплеск предложений (почти 300 шт) на 1700 руб за квадратный метр. В дальнейшем можно посмотреть почему так происходит — покопавшись в других показателях по этим квартирам.

Всего одна строчка кода дает там гистограммы по сгруппированным наборам данных:

hists = df['price_per_meter'].hist(by=df['okrug'], figsize=(16, 14), color = "tab:blue", grid = True)



Разброс значений. Ниже представила графики с помощью всех трех библиотек. seaborn по умолчанию — более красивая и яркая, зато plotly позволяет сразу отображать значения при наведении мышки, что нам очень удобно для выбора значений «выбросов», которые мы будем удалять.

matplotlib

fig, axes = plt.subplots(nrows=4,ncols=3,figsize=(15,15))

for i, (name, group) in enumerate(df_copy.groupby('okrug')):
    axes = axes.flatten()
    axes[i].scatter(group['price_per_meter'],group['square'], color ='blue')
    axes[i].set_title(name)
    axes[i].set(xlabel='Стоимость за 1 кв.м.', ylabel='Площадь, м2')
    #axes[i].label_outer()
    
fig.tight_layout()  



seaboarn

sns.pairplot(vars=["price_per_meter","square"], data=df_copy, hue="okrug", height=5)



plotly

Думаю, тут будет достаточно примера по одному округу.

import plotly.express as px

for i, (name, group) in enumerate(df_copy.groupby('okrug')):
    fig = px.scatter(group, x="price_per_meter", y="square", facet_col="okrug",
                 width=400, height=400)
    fig.update_layout(
        margin=dict(l=20, r=20, t=20, b=20),
        paper_bgcolor="LightSteelBlue",
    )
    fig.show()



Результаты


Итак, почистив данные, экспертно удалив выбросы, имеем 8602 «чистых» предложения.
Далее, посчитаем основные статистики по данным: среднее, медиану, стандартное отклонение, получаем следующий рейтинг округов Москвы по мере уменьшения средней стоимости арендной платы за среднюю квартиру:



Можно порисовать красивые гистограммы, сравнивая, например, средние и медианные цены в округе:



Что можно еще сказать про структуру предложений по аренде квартир на основе данных:

  • В ЦАО, ЗАО квартиры несколько переоценены, так как средние цены на квартиры выше, чем цена на аренду в среднем. Это некий введеный нами “индекс” стоимости аренды квартиры в округе, стоимость средней квартиры по средней цене в округе (средняя квадратура в округе на среднюю цену в округе). Следует заменить, что это тренировочное упражнение и в бою, конечно же, следует гораздо ответственнее и сложнее отнестись к созданию индекса цены, возможно, следует ввести много других параметров, от которых будет зависеть “эталонная” цена аренды. А вот в ВАО и НАО, например, цены слегка занижены.
  • Медианные цены тоже представляют достаточно интересную информацию. Среднее значение в целом довольно чувствительно к выбрасам. Это как в анекдотах про «среднюю температуру по больнице». В интернете много статей на простом языке объясняющих разницу между данными статистическими показателями, например «Средние» значения — ваш враг. Как не попасться на удочку усреднения. Медиана же более устойчива к выбросам и позволяет более точно характеризовать предложения. Так, в ЮАО и СВАО, например, медианная цена аренды достаточно ниже, чем средняя цена, а это значит все-таки такая более низкая, чем средняя, цена будет более точно описывать ситуацию с рынком аренды в округе. См. гистограмму.
  • Стандартное отклонение характеризует меру разброса значений предложений, насколько “густо” сосредоточены точки, насколько цены колеблются от среднего. Видим, что наибольший разбор у нас в ЦАО, а наименьший — в ЮЗАО и ЗелАО.

Немного о работе с геоданными


Отдельной, невероятно интересной и красивой главой идет тема геоданные, отображение наших данных в привязке к карте. Очень подробно и детально можно посмотреть, например, в статьях:
Визуализация результатов выборов в Москве на карте в Jupyter Notebook
Ликбез по картографическим проекциям с картинками
OpenStreetMap как источник геоданных

Кратко, OpenStreetMap наше все, удобные инструменты это: geopandas, cartoframes (говорят, он уже погиб?) и folium, который мы и будем использовать.

Вот как будут выглядеть наши данные на интерактивной карте.



Материалы, которые оказались полезными в работе над статьей:


Надеюсь, вам было интересно, как и мне.

Спасибо, что дочитали. Конструктивная критика приветствуется.

Исходники и датасеты выложены на гитхабе тут.
AdBlock похитил этот баннер, но баннеры не зубы — отрастут

Подробнее
Реклама

Комментарии 2

    0
    На рисунке, где «Разброс значений», во втором и третьем столбце (ну и в первой и второй строке) цена деления осей не указана, а они явно разные. Если так, хорошо бы к единому масштабу приводить.
      +1
      Спасибо! Добавила оси. К одному масштабу — не так наглядно получится, на мой взгляд.

    Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

    Самое читаемое