Pythonを使って東京都家賃についての研究 (3の3)

#結果抜粋
ブログに同時掲載：
https://leoluistudio.com/blog/42/python%e3%82%92%e4%bd%bf%e3%81%a3%e3%81%a6%e6%9d%b1%e4%ba%ac%e9%83%bd%e5%ae%b6%e8%b3%83%e3%81%ab%e3%81%a4%e3%81%84%e3%81%a6%e3%81%ae%e7%a0%94%e7%a9%b6-4%e3%81%ae3/

---

#統計の手法2

##プログラムと結果

###建物ごとに中央値を計算する

理由としては、建物の物件数が違います。例えば1ビル50物件があれば、分布を計算する時、その重みが1ビル1物件より50倍になります。均等に計算するように、建物ごとに中央値を取ります。

conn = sqlite3.connect(‘info.db’)
df = pd.read_sql_query(“SELECT pid,price,area FROM price”, conn)
conn.close()

df[‘municipal’] = df.apply(municipal, axis=1)
dfmedian = df.groupby([‘pid’, ‘municipal’])[‘price’, ‘area’, ‘average’].median()
dfmedian_reset = dfmedian.reset_index(level=’municipal’)

---

区ごとに価格の分布（23区）

# グラフ
fig = go.Figure()
for i in m23_list:
    dfgroup = dfmedian_reset[dfmedian_reset[‘municipal’] == i]
    fig.add_trace(go.Box(x=dfgroup[‘price’], y=dfgroup[‘municipal’], boxpoints=False))
fig.update_traces(orientation=’h’, showlegend=False)
fig.update_xaxes(range=[0, 500000])

---

区ごとに面積の分布（23区）

# グラフ
fig = go.Figure()
for i in m23_list:
    dfgroup = dfmedian_reset[dfmedian_reset[‘municipal’] == i]
    fig.add_trace(go.Box(x=dfgroup[‘area’], y=dfgroup[‘municipal’], boxpoints=False))
fig.update_traces(orientation=’h’, showlegend=False)
fig.update_xaxes(range=[0, 100])

---

平均価格（価格 / 面積）を計算する

def average(df):
    return int(df[‘price’] / df[‘area’])

df[‘average’] = df.apply(average, axis=1)

---

区ごとに平均価格の分布（23区）

# グラフ
fig = go.Figure()
for i in m23_list:
    dfgroup = dfmedian_reset[dfmedian_reset[‘municipal’] == i]
    fig.add_trace(go.Box(x=dfgroup[‘average’], y=dfgroup[‘municipal’], boxpoints=False))
fig.update_traces(orientation=’h’, showlegend=False)

---

平均価格と駅まで徒歩の時間の関係

# Dataframeの処理
dfmedian_reset = dfmedian.reset_index(level=’pid’)
dfmedian_reset[‘train’] = dfmedian_reset.apply(trainminute, axis=1)

# グラフ
fig = px.scatter(dfmedian_reset, x=’train’, y=’average’, height=500, width=1000)

---

平均価格と建物のタイプの関係

dfmedian_reset = dfmedian.reset_index(level=’pid’)
dfmedian_reset[‘type’] = dfmedian_reset.apply(buildtype, axis=1)
fig = go.Figure()
for i in ([‘マンション’, ‘アパート’]):
    dfgroup = dfmedian_reset[dfmedian_reset[‘type’] == i]
    fig.add_trace(go.Box(x=dfgroup[‘price’], y=dfgroup[‘type’], boxpoints=False))
fig.update_traces(orientation=’h’, showlegend=False)
fig.update_xaxes(range=[0, 500000])
fig.update_layout(height=500, width=1000)

---

##その他の結果

平均価格と建物のタイプの関係

---

平均価格と建物構造の関係

---

平均価格と駐車場の関係

---

平均価格と駐車場の関係

---

完成日の分布（23区と市部に分ける）

---

方向と区市町村の価格ヒートマップ