QGIS中探索房价影响：数据清洗、空间分布与关系分析

本练习着重于探索上海市房地产市场的多个维度，包括房价影响因素分析、数据清洗与整合以及空间数据分析。首先，你需要从两个数据源“house_rent”和“house_sell”中导入数据，对房屋的月租金和房价进行计算，同时按小区合并数据，删除缺失值并进行小区级别的均值分析。这一步骤涉及Python的数据处理技能，尤其是Pandas库的运用。 接下来，你需要计算房屋的“售租比”，这是一个关键指标，用于衡量房价与租金之间的关系。通过计算公式“每平方米建筑面积的房价”除以“每平方米建筑面积的月租金”，你可以创建直方图和箱型图来可视化数据分布。这些图表可以帮助你理解市场上的供求状况，以及投资房产的潜在回报周期。例如，上海的平均回收投资期约为725个月，这强调了房价上涨预期在房产投资中的重要性。 接着，本练习要求你探究上海市的房价与人口密度、路网密度和餐饮价格的关系。你需要使用QGIS这一强大的地理信息系统工具。首先，导出整理好的数据，将其在QGIS中绘制成空间格网图，展示房屋每平米均价、每平米租金以及售租比的空间分布，以便观察这些变量在地理空间上的变化趋势。 空间统计环节，你需要按照格网对人口密度和路网密度进行指标统计并进行标准化处理，这样可以消除不同区域尺度的影响，便于比较。此外，利用已有的餐饮价格数据，你可以进一步分析这些因素如何影响房价。在这个过程中，理解如何在QGIS中加载和处理地理数据，以及如何进行空间分析至关重要。 最后，你需要计算每个网格到市中心的距离，并以此为基础，对房屋每平米均价进行排序。制作散点图来探索房价与地理位置之间的关系，这可能揭示出房价与城市中心的距离、人口聚集程度和生活成本等因素的关联。 这个练习结合了Python编程、数据清洗、地理信息系统（GIS）操作和数据分析，旨在帮助你深入理解房地产市场的复杂性和城市经济特征。通过实践，你将提升在IT行业中的数据处理和空间分析能力。