df <- read.table("C:/Users/Lenovo/Dropbox/PC (3)/Documents/Vefsíður/katrinarnd.is/files/fasteignaskra_raw.csv", header=T, sep=";", na.strings = "(null)", dec = ",", fileEncoding="latin1")
library(dplyr)
Attaching package: 'dplyr'The following objects are masked from 'package:stats':
filter, lagThe following objects are masked from 'package:base':
intersect, setdiff, setequal, unionfaerslunumer; auðkenni kaupsamnings í skrá Þjóðskrár Íslands rfastnum; auðkenni eignar, ef eign selst oftar en einu sinni eru margar færslur á rfastnum kdagur ; kaupdagur nuvirdi ; núvirði (staðgreiðsluvirði kaupsamnings) kaupverd; kaupverð grfast ; hluti kaupverðs greiddur með annarri fasteign grlaus ; hluti kaupverðs greiddur með lausafé (bíl, bát, …) teg_eign; texti með lýsingu eignar svfn ; auðkenni sveitarfélags (sjá sér “Sheet”) byggd ; auðkenni byggðar innan sveitarfélags lodpflm ; hlutdeild eignar í lóðarflatarmáli abnflm ; flatarmál í lokunarflokkum A og B nythl ; nýtingarhlutfall lóðar adferd ; 1 ef skráningartafla, 0 annars efnu ; byggingarefni (sjá skýrslu um fasteignamat) byggar ; byggingarár mbstig ; byggingarstig ist120 ; flokkun eignar (sjá skýrslu um fasteignamat) efstah ; Númer efstu hæðar í húsi (matshluta) haednr ; númer aðalhæðar eignar fjibmhl ; fjöldi íbúða í húsi (matshluta) fjmib ; fjöldi íbúða í eign lyfta ; fjöldi lyfta í húsi (matshluta) ummal ; ummál eignar haedflm ; meðalflatarmál hæðar birtm2 ; birt flatarmál (flatarmál séreignar) ibm2 ; íbúðarflatarmál ntm2 ; nettó flatarmál fjhaed ; fjöldi hæða í fasteign fjbilast; fjöldi bílastæða í bílageymslu fjbkar ; fjöldi baðkara fjsturt ; fjöldi sturta fjklos ; fjöldi klósetta fjeld ; fjöldi eldhúsa fjherb ; fjöldi herbergja fjstof ; fjöldi stofa fjgeym ; fjöldi geymsla studull ; leiðrétting vegna skoðunar stig10 ; Mælikvarði á hversu langt eign er komin í byggingu (10 fullklárað) ib1m2 ; Íbúðarflatarmál á hæð ib2m2 ; Íbúðarflatarmál í kjallara ib3m2 ; Íbúðarflatarmál í risi bilskurm2; Bílskúrsflatarmál
bilgm2 ; Flatarmál bílgeymslna svalm2 ; Svalaflatarmál geymm2 ; Geymsluflatarmál rism2 ; Flatarmál í risi þar sem salarhæð er undir 1,8m matssvaedi; Matssvæði (sjá kort á http://www.skra.is) undirmatssvaedi; Undirmatssvæði (sjá kort á http://www.skra.is ) fjibhaed; Fjöldi íbúða á hæð í húsi (matshluta) ibteg ; Tegund íbúðar (11 = sérbýli, 12 = fjölbýli) sernotad ; 1 ef kaupsamningur var notaður við líkangerð sérbýlishúsa fjolnotad ; 1 ef kaupsamningur var notaður við líkangerð fjölbýlishúsa
Útskýring á breytu ist120 Þetta er í raun sama og tegund eignar, það eru þó einstaka ósamræmi svo fínt að nota báðar. Einbýli = 1111; 1115; 1116; 1330 Raðhús = 1121; 1123 íbúðarhús = 1122 parhús = 1125 íbúðareign = 1126; 1200;1300; 1314; ósamþykkt eign = 1127 fjölbýlishús = 1210 íbúðareign = 1223; 1330 ósamþykkt íbúð = 1227 Gistiheimili = 1330 Hótelstarfsemi = 1330 Gistihús = 1333 Íbúðareign = 2000
Útskýring á SVFN breytunni: 0 = Reykjavíkurborg 1000 = Kópavogur 1100 = Seltjarnarnes 1300 = Garðabær 1400 = Hafnarfjörður 1604 = Mosfellsbær
df <- df %>% select(-c(faerslunumer,
rfastnum,
grfast,
grlaus,
mbstig,
byggd,
lodpflm,
abnflm,
nythl, #gagnlegt?
adferd,
efnu,
efstah,
fjibmhl,
fjmib,
haedflm,
fjbilsk,
studull,
bilgm2,
fjibhaed,
sernotad,
fjolnotad))#stig10 skilgreinir byggingarstig. Það sem tekur ekki gildið 10 eru því ekki fullkláraðar eignir.
#Fjarlægi allar eignir sem eru ekki fullkláraðar.
df <- dplyr:: filter(df, stig10 %in% c("10"))
#Get nú fjarlægt breytuna sjálfa.
df$stig10 <- NULL#Teg eignar ætti líka að vera factor
df$teg_eign <- as.factor(df$teg_eign)
#Breyti IST120 í factor til að þrengja niður.
df$ist120 <- as.factor(df$ist120)
#Tékka levels
levels(df$ist120) [1] "1111" "1115" "1116" "1121" "1122" "1123" "1125" "1126" "1127" "1200"
[11] "1210" "1223" "1227" "1300" "1314" "1330" "1333" "2000"#Fjarlægi það sem er ekki einbýli, raðhús, parhús,
library(dplyr)
df <- dplyr::filter(df,ist120 %in% c("1111", "1115", "1116", "1330",
"1121","1123",
"1125",
"1210")) %>% droplevels
levels(df$ist120)[1] "1111" "1115" "1116" "1121" "1123" "1125" "1210" "1330"#Endurskilgreini
#einbýli: 1111; 1115; 1116; 1330
#Raðhús: 1121; 1123
#Parhús: 1125
#Fjölbýlishús: 1210
levels(df$ist120) <- c("Einbýli", "Einbýli", "Einbýli", "Raðhús", "Raðhús", "Parhús", "Fjölbýli", "Einbýli")
levels(df$ist120)[1] "Einbýli" "Raðhús" "Parhús" "Fjölbýli"#Filtera eftir tegund eignar
df <- dplyr::filter(df,teg_eign %in% c("Einbýlishús", "Fjölbýlishús", "Parhús", "Raðhús")) %>% droplevels
levels(df$teg_eign)[1] "Einbýlishús" "Fjölbýlishús" "Parhús" "Raðhús" #Get núna fjarlægt ist120 breytuna
df$ist120 <- NULL#Breyti kaupdagsetningu í kaupár
df$kdagur <- as.Date(df$kdagur, "%d.%m.%Y") #skilgreini format
df$kdagur <- substr(as.character(df$kdagur),0,4) #fjarlægi allt nema síðustu 4 stafi
df$kdagur <- as.numeric(df$kdagur) #breyti aftur í tölugildi
names(df)[names(df) == 'kdagur'] <- 'kaupar' #breyti nafni
### Aldur <- kaupár - byggár
#Breyti byggingarári í aldur við kaup, set +1 því það eru greinilega eignir seldar fyrir afhendingu.
df$aldur <- (df$kaupar-df$byggar +1)
df$aldur <- as.integer(df$aldur)
# df$kaupar <- NULL
df$byggar <- NULL#Fjarlægi eina eign sem er utan þéttbýlis, furðuleg....
df$matssvaedi <- as.factor(df$matssvaedi)
df <- dplyr::filter(df,!matssvaedi %in% c("999"))
#Fjarlægi eignir augljóslega vitlaust skráða, þ.e. fjöldi eldhúsa var 7 og samt skráð sem ein íbúð í fjölbýli.
df = subset(df, fjeld<5)#Vel bara stórhöfuðborgarsvæðið. (sleppi seltjarnarnesi) sjá skilgreiningu SVFN efst í skjalinu
df <- dplyr::filter(df, svfn %in% c("0","1000","1300","1400","1604"))
#Breytan svfn skilgreind sem factor
df$svfn <- factor(df$svfn)
#Breyti nafni gilda til að vera meira lýsandi
levels(df$svfn) <- c("Reykjavík","Kópavogur","Garðabær","Hafnarfjörður", "Mosfellsbær")
str(df$svfn) Factor w/ 5 levels "Reykjavík","Kópavogur",..: 2 2 4 1 4 4 3 1 2 2 ...summary(df$svfn) Reykjavík Kópavogur Garðabær Hafnarfjörður Mosfellsbær
2175 804 740 764 366 df$kaupar <- as.factor(df$kaupar)
table(df$kaupar)
2012 2013 2014 2015 2016 2017
697 803 854 1101 1249 145 #Filtera bara þær eignir sem taka gildið 2016 á kaupár breytunni.
df <- subset(df, kaupar == "2016")
#filtera eignir yfir 100 milljónir
df <- subset(df, kaupverd < 100000)
# Síðast fjarlægði ég einnig frávillinga í verði
#Kaupverð - frávillingar
#Fjarlægi eignir sem kosta yfir 100 milljónir til að fækka frávillingum
# df2 = subset(df2, kaupverd< 100000)
#Lagfæri mælikvarða núvirði og kaupverðs fyrir túlkun
#Geri kaupverð og núvirði svo að túlkun sé auðveldari
# df2$nuvirdi <- (df2$nuvirdi *1000)
#df2$kaupverd <- (df2$kaupverd *1000)
#Staðfesting
#Tryggi að allt líti enn eðlilega út
#summary(df2)
boxplot(df$kaupverd)
df <- select(df,
kaupverd,
teg_eign,
svfn,
birtm2,
ibm2,
ntm2,
fjherb,
bilskurm2,
svalm2,
geymm2,
rism2,
aldur)df1 <- df
#Fæ aftur 500 handahófskennd gildi úr df
set.seed(0410)
df <- sample_n(df1,500)
#plot(df.samp)
#lm <- lm(kaupverd ~ ibm2, data=df.samp)
#summary(lm)
#plot(kaupverd ~ ibm2, data = df.samp)
#abline(lm, lwd = 2, col = "red")#Vista gagnasafn sem csv
write.csv(df,"C:/Users/Lenovo/Dropbox/PC (3)/Documents/Vefsíður/katrinarnd.is/files/fasteignaskra.csv", row.names = TRUE)df <- select(df,
kaupverd,
teg_eign,
svfn,
birtm2,
fjherb,
aldur)
# breyta heitum
str(df)'data.frame': 500 obs. of 6 variables:
$ kaupverd: int 49000 67600 55000 94187 50500 42000 64000 94550 68000 60000 ...
$ teg_eign: Factor w/ 4 levels "Einbýlishús",..: 1 4 3 1 1 4 1 1 1 1 ...
$ svfn : Factor w/ 5 levels "Reykjavík","Kópavogur",..: 3 4 1 1 2 1 4 1 4 3 ...
$ birtm2 : num 189 238 180 244 137 ...
$ fjherb : int 4 5 5 7 4 3 5 5 4 6 ...
$ aldur : int 44 9 58 48 62 30 34 37 17 54 ...colnames(df) <- c("verð","tegund","sveitarfélag","stærð","herbergi","aldur")
#Vista gagnasafn sem csv
write.csv(df,"C:/Users/Lenovo/Dropbox/PC (3)/Documents/Vefsíður/katrinarnd.is/files/fasteignaskra_simp.csv", row.names = TRUE)