Python Pandas 線上讀取高雄市不動產實價登錄資料與日期處理

線上讀取高雄市不動產實價登錄資料與日期處理

In [1]:

import pandas as pd
url="https://data.kcg.gov.tw/dataset/f91cb647-ab05-4474-9687-d918421ca3a4/resource/25c77fbc-950a-45eb-b91e-79b536fabae5/download/d00mei-yi03open-data-10801open-data1080401-1080630.xlsx"
df = pd.read_excel(url)
df.head()

Out[1]:

	申報種類	交易標的種類	土地數量	建物數量	車位數量	幾房	幾廳	幾衛	有無隔間	建物型態	...	代表建號主要建材	代表建號總層數	代表建號建築完成日期	代表建號屋齡	代表建號層次	車位總價格	車位總持分面積	地建號範圍	行政區	地段
0	買賣	房地(土地+建物)	1.0	1.0	NaN	3.0	2.0	2.0	Y	住宅大樓(11F含以上有電梯)	...	見其它登記事項	15.0	1070830.0	1.0	三層	NaN	NaN	建國四路151~180號	鹽埕區	興仁段
1	買賣	房地(土地+建物)+車位	1.0	1.0	1.0	3.0	2.0	3.0	Y	住宅大樓(11F含以上有電梯)	...	見其它登記事項	15.0	1070830.0	1.0	七層	0.0	0.0	建國四路151~180號	鹽埕區	興仁段
2	買賣	房地(土地+建物)+車位	1.0	1.0	1.0	3.0	2.0	2.0	Y	住宅大樓(11F含以上有電梯)	...	見其它登記事項	15.0	1070830.0	1.0	五層	0.0	0.0	建國四路151~180號	鹽埕區	興仁段
3	買賣	房地(土地+建物)+車位	1.0	1.0	1.0	3.0	2.0	2.0	Y	住宅大樓(11F含以上有電梯)	...	見其它登記事項	15.0	1070830.0	1.0	十一層	0.0	0.0	建國四路151~180號	鹽埕區	興仁段
4	買賣	房地(土地+建物)+車位	1.0	1.0	1.0	3.0	2.0	2.0	Y	住宅大樓(11F含以上有電梯)	...	見其它登記事項	15.0	1070830.0	1.0	十三層	0.0	0.0	建國四路151~180號	鹽埕區	興仁段

5 rows × 35 columns

順利讀取資料後，先列出欄位名稱

In [2]:

df.columns

Out[2]:

Index(['申報種類', '交易標的種類', '土地數量', '建物數量', '車位數量', '幾房', '幾廳', '幾衛', '有無隔間',
       '建物型態', '房地總價', '土地總價', '建物總價', '車位總價', '有無管理組織', '交易日期', '備註欄',
       '行政區代碼', '代表段號', '土地移轉面積(平方公尺)', '代表地號都市土地使用分區', '代表地號非都市土地使用分區',
       '代表地號非都市土地使用地', '建物移轉面積(平方公尺)', '代表建號主要用途', '代表建號主要建材', '代表建號總層數',
       '代表建號建築完成日期', '代表建號屋齡', '代表建號層次', '車位總價格', '車位總持分面積', '地建號範圍', '行政區',
       '地段'],
      dtype='object')

原先的日期是民國表示：

In [3]:

df['交易日期'].head()

Out[3]:

0    1080318
1    1080318
2    1080318
3    1080318
4    1080318
Name: 交易日期, dtype: int64

轉換為西元年月日：

In [4]:

df['交易日期'] = df['交易日期'].astype(str)
#df['test'] = df['交易日期'].str.slice(0,3)
#df['test']
#df['test'] = df['交易日期'].str.slice(-7,-4).astype(int) + 1911
#df['交易日期'] = df['test'].astype(str) + df['交易日期'].str.slice(-4,-2) + df['交易日期'].str.slice(-2, )
df['交易日期'] = (df['交易日期'].str.slice(-7,-4).astype(int) + 1911).astype(str) + df['交易日期'].str.slice(-4,-2) + df['交易日期'].str.slice(-2, )
df['交易日期'] = pd.to_datetime(df['交易日期'], format="%Y%m%d" )
df['交易日期']

Out[4]:

0       2019-03-18
1       2019-03-18
2       2019-03-18
3       2019-03-18
4       2019-03-18
           ...    
11128   2019-04-16
11129   2019-04-16
11130   2019-04-16
11131   2019-04-16
11132   2019-04-16
Name: 交易日期, Length: 11133, dtype: datetime64[ns]

取得現在的時間後，計算160天前的日期(2019-06-21)

In [5]:

import datetime as dt
now = dt.datetime.now() # 取得目前時間
today = dt.date.today() # 取得今天日期
#date = dt.datetime.date() # 取得目前日期時間
delta = dt.timedelta(days=-160)
n_days = today + delta

print("目前時間：", now)
print("目前日期：", today)
print(delta, "天的日期為：", n_days)

目前時間： 2019-11-28 15:22:12.908443
目前日期： 2019-11-28
-160 days, 0:00:00 天的日期為： 2019-06-21

In [6]:

df[df['交易日期']==n_days]

c:\users\superuser\miniconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: Comparing Series of datetimes with 'datetime.date'.  Currently, the
'datetime.date' is coerced to a datetime. In the future pandas will
not coerce, and 'the values will not compare equal to the
'datetime.date'. To retain the current behavior, convert the
'datetime.date' to a datetime with 'pd.Timestamp'.
  """Entry point for launching an IPython kernel.

Out[6]:

	申報種類	交易標的種類	土地數量	建物數量	車位數量	幾房	幾廳	幾衛	有無隔間	建物型態	...	代表建號主要建材	代表建號總層數	代表建號建築完成日期	代表建號屋齡	代表建號層次	車位總價格	車位總持分面積	地建號範圍	行政區	地段
83	買賣	建物	NaN	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	N	住宅大樓(11F含以上有電梯)	...	鋼筋混凝土造	12.0	700114.0	38.0	九層	NaN	NaN	府北路31~60號	鹽埕區	府北段五小段
8150	買賣	房地(土地+建物)	2.0	1.0	NaN	5.0	2.0	5.0	Y	透天厝	...	鋼筋混凝土造	3.0	1030121.0	5.0	一層;二層;三層;屋頂突出物	NaN	NaN	大智街151~180號	大寮區	後壁寮段
10779	買賣	土地	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Y	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	赤崁新段241~270地號	梓官區	赤崁新段

3 rows × 35 columns

上面的方式計算出來會有警告，改成用Timestamp的方式

In [7]:

import datetime as dt
now = dt.datetime.now() # 取得目前時間
today = dt.date.today() # 取得今天日期
delta = pd.Timedelta(days=-160)
#n_days = today + delta
n_days = pd.Timestamp( today + delta )
print("目前時間：", now)
print("目前日期：", today)
print(delta, "天的日期為：", n_days)

目前時間： 2019-11-28 15:22:13.091156
目前日期： 2019-11-28
-160 days +00:00:00 天的日期為： 2019-06-21 00:00:00

再次找出160天前的交易日期資料，這次就沒警告訊息了

In [8]:

df[df['交易日期']==n_days]

Out[8]:

	申報種類	交易標的種類	土地數量	建物數量	車位數量	幾房	幾廳	幾衛	有無隔間	建物型態	...	代表建號主要建材	代表建號總層數	代表建號建築完成日期	代表建號屋齡	代表建號層次	車位總價格	車位總持分面積	地建號範圍	行政區	地段
83	買賣	建物	NaN	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	N	住宅大樓(11F含以上有電梯)	...	鋼筋混凝土造	12.0	700114.0	38.0	九層	NaN	NaN	府北路31~60號	鹽埕區	府北段五小段
8150	買賣	房地(土地+建物)	2.0	1.0	NaN	5.0	2.0	5.0	Y	透天厝	...	鋼筋混凝土造	3.0	1030121.0	5.0	一層;二層;三層;屋頂突出物	NaN	NaN	大智街151~180號	大寮區	後壁寮段
10779	買賣	土地	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Y	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	赤崁新段241~270地號	梓官區	赤崁新段

3 rows × 35 columns

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