看上海租房

本文最早发布于2009-07-19

 

第二次租房。虽然在上海多年,但来往较多,租房经验并不多。这次是第二次租房体验,还真不简单。

 

可租的房子大致分4种:
A,公寓式房子,这种房子就像是酒店标准间,有床,衣柜,空调,宽带,卫生间专用。一般中等装修以上。
B,小区房子中的独立单间,这是实体墙的,下一种通常与这种房组成一套房子。一般厅比较小,或者是没有厅,只是一个过道而已。因为厅已经被用来分割成房间再出租了。
C,就是B中所说的分割房。往往,一套2室2厅的房子会变成4室。3室2厅的房子会变成5室或者8室的都有,视乎房子的总面积,分割的房间数会不等。
D,是一般老房子,有人叫民房。就是早期的上海民居。

 

本文讨论的不是租金的多少。只是提出其中的分割房的安全问题。分割房其实还可以继续划分为木板分割的和砖结构分割的。但大多几乎全都是木板分割的。首先通风成问题,用气安全,其次用电安全,私拉电线,其三是防火安全。这些都是显而易见的,我不想举例来说什么,否则那也太鄙视读者的智商了。

 

我所说的是,这些问题有人可以管管吗?

 

有人没有房子住,有人买多套房子出租,为什么不对买第二套以上房子的人多收交易税收呢?如买第二套,加收房款的30%的税,买第三套的,加收60%,第四套的100%,第五套的200%.......以此类推,反正他有钱么,占用社会资源总要付出点什么吧。这样会推高房价吗?

 

中介还在叫嚣着提高佣金,我看中介生意不错啊,分店遍全市,地段还都不错,这些佣金还不是来自收入的底层人群,你能只收房东的佣金,不收租房者的佣金,我倒没什么意见,这是不是会损害一些利益集团的利益呢,而不推出对弱势群体的政策呢?

 

当牵扯到利益,脑子都异常清楚。可一般不为弱势群体说话!

 

 

### 上海租房户型房源数据分析方法 #### 使用Pandas处理数据 为了有效分析上海租房户型房源的数据,首先需要加载并清理数据。通过`pandas`库读入CSV文件中的原始数据,并执行初步探索性数据分析(EDA),以了解数据的整体结构和质量。 ```python import pandas as pd # 加载数据集 data = pd.read_csv('shanghai_renting_data.csv') # 查看前几行记录 print(data.head()) ``` #### 清洗与预处理 清洗阶段涉及删除重复项、填补缺失值以及转换不一致的字段格式。针对特定列如“户型”,可能还需要创建新的特征来表示房间数量或布局特点[^1]。 #### 探索性数据分析 (EDA) 利用统计图表直观展示不同区域内的各类房型分布情况及其价格趋势。这一步骤有助于识别潜在模式及异常值的存在。 - **柱状图**:比较各区县内各种户型的数量差异; - **箱形图**:评估租金水平是否存在显著偏离正常范围的情况; ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.figure(figsize=(10,6)) sns.boxplot(x='district', y='price_per_square_meter', data=data) plt.title('Price Per Square Meter by District') plt.show() ``` #### 去除离群点 鉴于某些极端数值可能会干扰后续建模工作,在正式开展聚类或其他机器学习任务之前应当先剔除掉那些明显不合逻辑的价格条目。依据先前绘制出来的图形判断哪些样本属于此类情形,并据此设定合理的过滤条件[^2]。 ```python Q1 = data['monthly_rent'].quantile(0.25) Q3 = data['monthly_rent'].quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 filter_condition = (data['monthly_rent'] >= Q1 - 1.5 * IQR) & \ (data['monthly_rent'] <= Q3 + 1.5 * IQR) cleaned_data = data[filter_condition] ``` #### 可视化呈现结果 最后借助于`pyecharts`这样的交互式绘图工具包制作动态地图或者热力图等形式的表现形式,使得最终成果更加生动形象易于理解。 ```python from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts map_chart = ( Map(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="600px")) .add( series_name="Average Monthly Rent", data_pair=[ [name, value] for name, value in zip(cleaned_data.district.unique(), cleaned_data.groupby('district')['monthly_rent'].mean().values) ], maptype="上海" ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Shanghai Average Monthly Rent By District"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=max_avg_price), ) ) map_chart.render_notebook() ```
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