爱车的朋友肯定听过“汽车保值率”这个词，它是指一款车型使用一段时间后，出售价格与购入价格的比值，是反映汽车性价比的重要部分。相比较于外观、内饰甚至动力表现，一辆车的可靠性、用车成本以及耐用度往往是车辆“硬实力”的体现，基于此，保值率成为了衡量一辆车综合水平的关键指标。汽车更新换代的速度越来越快，车主们换车的周期也越来越短，而且，由于政策限制，想把一辆车开到报废也并不容易。所以，汽车的保值率就显得尤其重要。

样本数据

本文将以汽车之家17万条二手车信息，来分析主流汽车品牌的保值率，直接比较挂牌价格和新车指导价，更加贴近现实。文末附带爬虫代码。

然后再通过比较不同车龄和行驶公里数下的保值率变化，给大家一个直观的对比不同品牌汽车的保值率，希望给买车或者对汽车感兴趣的朋友做参考。

代码运行后，拿到的数据如下：

将数据导入FineBI，创建图表组件，开始分析：

先来看一下各个品牌的样本数量：

注：部分品牌的样本数据过少，可能影响分析结果

不同车龄的保值率对比

车龄太短，保值率波动太小，车龄太长，受车况、保养的影响又较大，所以，三年保值率，比较能反映车辆品质对保值率的影响。下图以3年保值率做排序：

国产与日系从保值率方面看，差距还是比较大，日系双雄牢牢保持在前三名。但是国产也有为国争光的，那就是人民需要什么，他就造什么的五菱神车。三年保值率达到了66%。

美系车的保值率似乎一直比较一般，当然影响保值率的因素非常多，除了车龄，行驶公里数也是一个非常重要的因素。

3-5年保值率最低的是比亚迪，只有37.6%，相当于打了个3.7折，买3年亏6成多，真是令车主心痛啊！

不同公里数的保值率对比

未来比较公里数对汽车保值率的影响，我们把行驶公里数划分5个阶段，下图是按照5公里内的保值率排序：

特斯拉在这里的保值率比较高，可能受到样本数据太少的影响，请忽略。

车型保值率

接下来是很多人最关心的，到底哪些车型的保值率最高呢？

为了减少样本数量对结果的影响，我们选择车系的样本数量在1000以上的热门车型。然后按照：中大型轿车、紧凑型轿车、SUV 三个分类来对比：

中大型轿车保值率

雷克萨斯ES是雷克萨斯品牌销量最好的轿车，良好的品牌口碑、考究的做工以及4年10万公里的免费保养让雷克萨斯ES有着出色的跨级竞争能力。

紧凑型轿车保值率

“平民超跑”本田飞度位列小型轿车保值率排行榜第一名。飞度不仅有着低廉的价格，省油又实用的口碑也是不少人选择它的关键；这一系列的前五名也基本被日系占领。

SUV保值率排行

保值率超过100%的奇葩现象确实存在，因为新车往往需要加价，导致实际价格高于官方指导价。越野利器“霸道”普拉多当仁不让成为了中大型SUV保值率第一名，强大而可靠的越野性能让普拉多声名鹊起，出色的口碑让它曾经一度成为平行进口车中的“销量王”。

部分爬虫代码

from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException
df = pd.DataFrame()  # 总列表
def get_data(brand, series_name):    
try:        items = browser.find_elements_by_xpath('//p[@class="tp-cards-tofu fn-clear"]/ul[@class="viewlist_ul"]/li[@class="cards-li list-photo-li"]')    
except NoSuchElementException:        time.sleep(6)       
print('遇到问题，重试')       
items = browser.find_elements_by_xpath('//p[@class="tp-cards-tofu fn-clear"]/ul[@class="viewlist_ul"]/li[@class="cards-li list-photo-li"]')       
car_list = {}    
df_temp = pd.DataFrame()    
for item in items:        
car_list['name'] = item.find_element_by_xpath('.//p[@class="cards-bottom"]/h4').text        
car_list['unit'] = item.find_element_by_xpath('.//p[@class="cards-bottom"]/p').text        
car_list['price'] = item.find_element_by_xpath('.//em').text   # 原车价格        car_list['new_price'] = item.find_element_by_xpath('.//s').text  #新车价格
        df_temp = df_temp.append(car_list,ignore_index=True)                
df_temp['brand'] = brand    
df_temp['series'] = series_name    
print('brand:',brand, df_temp.head(1), datetime.datetime.now())    
return df_temp
for i in range(len(df_brand)):    
browser = webdriver.Chrome()    
url = df_brand.iloc[i]['url']    
series_name = df_brand.iloc[i]['name']    
brand = df_brand.iloc[i]['brand']    
browser.get(url)    #获取页数，除去上一页和下一页两个按钮，剩下的个数就是页数    page_count = browser.find_elements_by_xpath('//p[@class="page fn-clear"]/a')    if len(page_count) < 9:        page = len(page_count) - 2    else:        page = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="listpagination"]/a[8]').text            print('汽车品牌：{}，车系：{}，总共有：{}页'.format(brand, series_name, page), url)    df = df.append(get_data(brand, series_name),ignore_index=True)  # 获取第一页        for i in range(int(page)-1):        try:            element = browser.find_element_by_link_text("下一页")        except NoSuchElementException:            time.sleep(6)            print('########点击下一页遇到问题，重试')            browser.refresh() # 刷新页面            element = browser.find_element_by_link_text("下一页")                    element.click()        df = df.append(get_data(brand, series_name),ignore_index=True)            browser.close()

如果需要样本数据和爬虫代码，转发收藏文章，私信我“汽车”获得！样本数据仅做学习用途，请勿做他用。

文源自：迷途小球迷