用Python分析深圳在售二手房數據，看看買房需要多少預算

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原標題：用Python分析深圳在售二手房數據，看看買房需要多少預算
關鍵字：二手房,房價,數據,房源,樓層
文章來源：大數據文摘
內容字數：6527字

內容摘要：

大數據文摘授權轉載自菜J學Python
作者：J哥
白巖松曾說：“高房價正在毀掉無數年輕人的愛情，毀滅了年輕人的想象力。”尤其是北上廣深這類一線城市，對于一般的工薪階層，買房更是難上加難。前不久，DT財經寫了一篇文章《我只有300萬預算，能在上海買到什么樣的房子？》，引起了網友廣泛熱議。有人不禁要問，那在深圳買房又得要多少預算呢？
于是，為了深入了解深圳二手房交易市場，我用Pyhton采集了深圳在售20778套二手房數據并分析，試圖從數據層面了解深圳二手房市場現狀。
數據探索與可視化深圳二手房歷年走勢首先，我們看一下深圳近年來二手房房價整體走勢圖。由圖可知，2011年深圳二手房價僅為18495元/㎡，至2019年增長至62205元/㎡，增加了2.36倍。然而深圳平均工資增加不到2倍。可見，一般的工薪階層購房壓力增加也是情理之中。
深圳二手房在售房源分布深圳二手房源主要分布在龍崗區，共計12747萬套。坪山區和大鵬新區二手房源相對較少，分別為762套和340套。
深圳在售二手房房價分布從深圳在售的二手房均價來看，南山區均價最高，高達81241元/㎡，其次是福田區和羅湖區，二手房均價分別為

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