房價數據分析

一、房價與城市經濟關係

當前城市經濟發展的程度是影響房價的主要因素之一。對於一個地區，經濟越發達，人口越富裕，房價自然也就越高。因此，城市的生產總值、財政收入、外部投資等數值可作為衡量城市經濟發展程度的指標。

另外，還需考慮城市未來的發展前景。例如，如果一個城市正在重點培養新經濟行業，那麼這個城市未來可能吸引更多的人口和資本流入，因此該地區的房價很可能會逐年上升。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 讀入城市GDP和房價數據
city_gdp = pd.read_csv('city_gdp.csv')
house_price = pd.read_csv('house_price.csv')

# 合併數據
city_data = pd.merge(city_gdp, house_price, on='city')

# 畫出散點圖
plt.scatter(city_data['gdp'], city_data['price'])
plt.xlabel('GDP')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

二、房價與地理位置關係

不同地區的自然和人文環境也可以對房價造成很大影響。例如，位於城市中心和商業區的房價往往更高，因為方便出行和生活。而一些交通不便或環境較差的區域房價則相對較低。

地理位置還要考慮城市的發展方向。例如，某個地區正在規劃地鐵新線路，那麼購買該地區的房子可能存在升值空間。

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# 讀入房價和地理位置數據
house_price = pd.read_csv('house_price.csv')
geo_data = gpd.read_file('city_map.geojson')

# 合併數據
geo_data = geo_data.merge(house_price, on='city')

# 畫出地圖和點
geo_data.plot(column='price', cmap='OrRd', legend=True)
plt.title('House Price Map')
plt.xlabel('Longitude')
plt.ylabel('Latitude')
plt.show()

三、房價與房屋類型關係

不同類型的房屋價格也會有所不同。例如，高層公寓和別墅往往價格較高，而老舊的平房價格相對較低。

同時，需要考慮房屋品質和面積等因素。以上述老舊平房為例，如果該房子所在的區域正處於城市轉型升級之中，購買該房子可以考慮居住或者投資升值。

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 讀入房屋類型和房價數據
house_type = pd.read_csv('house_type.csv')
house_price = pd.read_csv('house_price.csv')

# 合併數據
house_data = pd.merge(house_type, house_price, on='id')

# 計算不同類型房屋的平均價格
mean_price = house_data.groupby('type')['price'].mean()

# 畫出柱狀圖
sns.barplot(x=mean_price.index, y=mean_price.values)
plt.title('House Type vs Price')
plt.xlabel('House Type')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

四、房價與人口因素關係

人口因素也可以對房價造成影響。例如，一個地區人口增長迅速，那麼該地區的房價也就可能上升。同時，需要注意人口結構和群體消費水平等方面的影響。

對於投資者而言，在購買房產時，也需要基於人口因素來考慮房產的潛在回報。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 讀入人口和房價數據
population = pd.read_csv('population.csv')
house_price = pd.read_csv('house_price.csv')

# 合併數據
population_data = pd.merge(population, house_price, on='city')

# 畫出散點圖
plt.scatter(population_data['population'], population_data['price'])
plt.xlabel('Population')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

五、房產投資分析

通過對房價數據進行分析，投資者可以基於自己對市場的判斷選擇合適的投資機會。投資房產時，需要考慮購房的成本、租金回報率以及房價增長潛力等因素。

另外，在選擇地區和房屋類型時也需要考慮自身的投資能力和風險承受能力。

import pandas as pd

# 讀入房價和租金數據
house_price = pd.read_csv('house_price.csv')
rent_price = pd.read_csv('rent_price.csv')

# 計算不同城市租售比
house_data = pd.merge(house_price, rent_price, on='city')
house_data['rent_ratio'] = house_data['rent'] * 12 / house_data['price']

# 選出租售比最低的城市和房子類型
best_city = house_data.loc[house_data['rent_ratio'].idxmin(), 'city']
best_type = house_data.loc[house_data['rent_ratio'].idxmin(), 'type']

print('Best investment:', best_type, 'in', best_city)