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arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026

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Hugging Face2026-10-21 更新2026-10-22 收录
官方服务:

资源简介:

该数据集名为《每间卧室多少钱:拉丁美洲和葡萄牙 75 个城市按卧室计租的美元租金(2026 年 10 月)》(Cuánto cuesta cada habitación: arriendo por alcoba en dólares en 75 ciudades de Latinoamérica y Portugal (octubre 2026))。它由 Daniel Mauricio Pinzón Pineda(ORCID 0009-0007-5142-366X)制作,Aptología 编辑,更新日期为 2026-10-18,采用 CC BY 4.0 许可。数据集面向房地产与住房租赁领域,尤其关注共享住房和按卧室出租场景,汇总了拉丁美洲和葡萄牙 75 个城市的每间卧室月租金信息,并以美元/月给出中位数示例:哥伦比亚 Tocancipá 为 120 美元,是最便宜城市;乌拉圭 Punta del Este 为 2,050 美元,是最贵城市;哥伦比亚 Bogotá 为 614 美元。主要数据文件为 data/arriendo_por_habitacion_ciudades_latinoamerica_2026_datos.csv,对应默认配置 arriendo_por_habitacion_ciudades_latinoamerica_2026_datos。CSV 为 UTF-8 编码、逗号分隔且包含表头;价格以各列注明的货币表示(哥伦比亚比索、当地货币或美元),美元换算采用研究方法论中引用的汇率。数据集规模类别为 n<1K,语言为西班牙语和英语,标签包括 real-estate、housing、latin-america、open-data、rent、per-bedroom、shared-housing。仓库还包含完整研究文档 arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026.md、PNG 图表 charts/arriendo-por-habitacion-latam.png 和 SVG 图表 charts/arriendo-por-habitacion-latam.svg;完整研究、图表和方法论的规范来源为 README 给出的 GitHub 仓库,数据和公告发布在 Aptología。该数据集适用于房地产与租赁市场分析、跨城市每卧室租金比较、共享住房研究、开放数据可视化和方法论复现等场景。引用格式为:Pinzón Pineda, Daniel Mauricio (2026). Cuánto cuesta cada habitación: arriendo por alcoba en dólares en 75 ciudades de Latinoamérica y Portugal (octubre 2026). Aptología. https://github.com/elbroker/aptologia-datos/tree/main/estudios/arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026

The dataset is titled Cuánto cuesta cada habitación: arriendo por alcoba en dólares en 75 ciudades de Latinoamérica y Portugal (octubre 2026) (How Much Does Each Bedroom Cost: Rent per Bedroom in US Dollars in 75 Cities of Latin America and Portugal, October 2026). It was produced by Daniel Mauricio Pinzón Pineda (ORCID 0009-0007-5142-366X), edited by Aptología, updated on 2026-10-18, and licensed under CC BY 4.0. The dataset targets the real estate and housing rental domain, especially shared housing and per-bedroom rental scenarios. It summarizes monthly rent per bedroom across 75 cities in Latin America and Portugal, expressed in US dollars per month, with median examples: Tocancipá, Colombia, at 120 USD is the cheapest city; Punta del Este, Uruguay, at 2,050 USD is the most expensive city; and Bogotá, Colombia, at 614 USD. The main data file is data/arriendo_por_habitacion_ciudades_latinoamerica_2026_datos.csv, corresponding to the default configuration arriendo_por_habitacion_ciudades_latinoamerica_2026_datos. The CSV is UTF-8 encoded, comma-separated, and includes a header; prices are expressed in the currency indicated in each column (Colombian pesos, local currency, or US dollars), with USD conversion using the exchange rates cited in the methodology. The dataset size category is n<1K, the languages are Spanish and English, and the tags include real-estate, housing, latin-america, open-data, rent, per-bedroom, and shared-housing. The repository also contains the full research document arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026.md, a PNG chart charts/arriendo-por-habitacion-latam.png, and an SVG chart charts/arriendo-por-habitacion-latam.svg; the canonical source for the full study, charts, and methodology is the GitHub repository given in the README, while the data and announcement are published on Aptología. The dataset is suitable for real estate and rental market analysis, cross-city per-bedroom rent comparison, shared housing research, open data visualization, and methodology reproduction. The citation format is: Pinzón Pineda, Daniel Mauricio (2026). Cuánto cuesta cada habitación: arriendo por alcoba en dólares en 75 ciudades de Latinoamérica y Portugal (octubre 2026). Aptología. https://github.com/elbroker/aptologia-datos/tree/main/estudios/arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026

创建时间:
2026-10-19
原始信息汇总

数据集基本信息

  • 数据集页面:https://huggingface.co/datasets/aptologia/arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026
  • 完整名称:Cuánto cuesta cada habitación: arriendo por alcoba en dólares en 75 ciudades de Latinoamérica y Portugal (octubre 2026)
  • 主题:拉丁美洲和葡萄牙 75 个城市按卧室计的租金,单位为美元,数据时间为 2026 年 10 月。
  • 更新日期:2026-10-18
  • 许可:CC BY 4.0,https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
  • 语言:es、en
  • 规模分类:n<1K
  • 标签:real-estate、housing、latin-america、open-data、rent、per-bedroom、shared-housing

关键指标

  • 中位月租最低:Tocancipá(哥伦比亚),USD 120/房间。
  • 中位月租最高:Punta del Este(乌拉圭),USD 2,050/房间。
  • Bogotá:USD 614/房间。
  • 英文摘要:75 个城市每卧室租金(美元/月):最低 Tocancipá 120,最高 Punta del Este 2050;Bogotá 614(Aptología,2026-10-18)。

作者与来源

  • 作者:Daniel Mauricio Pinzón Pineda
  • ORCID:0009-0007-5142-366X,https://orcid.org/0009-0007-5142-366X
  • 编辑:Aptología
  • 源 canonical:https://github.com/elbroker/aptologia-datos/tree/main/estudios/arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026
  • 数据与通知:Aptología: arriendo y venta de vivienda,https://www.aptologia.com/

配置

  • 默认配置:arriendo_por_habitacion_ciudades_latinoamerica_2026_datos
  • data_files:https://huggingface.co/datasets/aptologia/arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026/resolve/main/data/arriendo_por_habitacion_ciudades_latinoamerica_2026_datos.csv
  • default:true

文件

  • 完整研究(Markdown):https://huggingface.co/datasets/aptologia/arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026/resolve/main/arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026.md
  • 数据 CSV:https://huggingface.co/datasets/aptologia/arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026/resolve/main/data/arriendo_por_habitacion_ciudades_latinoamerica_2026_datos.csv
  • 图表 PNG:https://huggingface.co/datasets/aptologia/arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026/resolve/main/charts/arriendo-por-habitacion-latam.png
  • 图表 SVG:https://huggingface.co/datasets/aptologia/arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026/resolve/main/charts/arriendo-por-habitacion-latam.svg

数据格式

  • CSV 使用 UTF-8 编码,逗号分隔,带表头。
  • 价格使用各列标明的货币,包括哥伦比亚比索、本地货币或美元。
  • 美元换算使用研究方法中引用的汇率。

引用

Pinzón Pineda, Daniel Mauricio (2026). Cuánto cuesta cada habitación: arriendo por alcoba en dólares en 75 ciudades de Latinoamérica y Portugal (octubre 2026). Aptología. https://github.com/elbroker/aptologia-datos/tree/main/estudios/arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026

搜集汇总
数据集介绍
arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026 数据集图片
构建方式
在拉丁美洲城市住房可比性研究持续扩展的语境中,arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026 由 Aptología 编辑、Daniel Mauricio Pinzón Pineda 整理发布,聚焦2026年10月75座拉丁美洲及葡萄牙城市按卧室计价的月租水平。其构建依托公开研究库中的完整方法论,将各地租金信息按统一口径汇编为UTF-8逗号分隔CSV,并依据研究所引汇率把当地货币价格折算为美元,同时生成图表与Markdown研究文档,形成可追溯、可复核的开放数据产物。
特点
该数据集的显著特征在于以“每间卧室”而非整套住房作为租金比较单位,覆盖75座拉丁美洲和葡萄牙城市,规模类别为n<1K,语言包含西班牙语与英语,采用CC BY 4.0许可。其记录呈现明显区域价差:Tocancipá中位月租约120美元,Punta del Este约2050美元,Bogotá约614美元。数据以CSV为主,附PNG、SVG图表及完整研究文本,更新日期为2026-10-18,便于观察城市间租赁负担差异。
使用方法
在跨国住房成本比较与城市租赁市场分析中,使用者可通过HuggingFace默认配置加载CSV,或以pandas等工具直接读取UTF-8逗号分隔文件。分析时应辨识价格列所属货币,并采用数据集提供的美元换算口径进行横向比较,同时注意其时间截面为2026年10月。若用于论文、报告或可视化,应遵循CC BY 4.0许可并引用Pinzón Pineda(2026)及Aptología来源链接;复现研究结论前宜查阅canonical GitHub中的完整方法论和汇率说明。
背景与挑战
背景概述
在住房可负担性与城市生活成本比较研究中,按卧室计价的租赁数据构成观察共享居住形态的关键切口。arriendo-por-habitacion-ciudades-latinoamerica-2026由Daniel Mauricio Pinzón Pineda编制,Aptología编辑,发布及更新日期为2026年10月18日,覆盖拉丁美洲与葡萄牙75座城市,以美元月度中位数刻画每间卧室租金。其核心问题在于突破整租口径,呈现分租与合租市场的城市间价格梯度,如Tocancipá约120美元、Punta del Este约2050美元、Bogotá约614美元。该数据集以CC BY 4.0开放,为住房政策、房地产研究与跨境生活成本比较提供可复用的基准参照。
当前挑战
跨区域住房租赁数据的可比建构,本质上受制于币值波动、市场异质与信息碎片化等结构性约束。该数据集所回应的领域问题,是在多国多币种环境中建立按卧室租金的统一比较尺度,以弥补传统整租统计对共享居住现实的遮蔽。构建过程中,研究者需协调不同城市的房源口径、租赁期限、房间条件与配套设施差异,处理汇率时点与换算口径差异,抑制极端报价和样本稀疏对中位数稳健性的干扰,并确保75座城市在有限样本下仍具空间代表性。这些因素共同构成开放数据质量与跨域解释力的主要挑战。
常用场景
经典使用场景
在拉丁美洲与葡萄牙城市住房可负担性研究脉络中,该数据集以每卧室月租金为核心指标,覆盖75座城市并以美元统一计价,为跨城市、跨国家的租赁成本比较提供了标准化观察框架。其经典使用场景在于比较合租公寓中单间租金的绝对水平与离散程度,识别最低与最高租金城市,测算波哥大等大都市的居住成本,并借助CSV与图表复现区域租金梯度。研究者可据此评估共享住房市场的价格分层,观察哥伦比亚、乌拉圭、墨西哥、巴西、智利等地的城市差异,从而在住房经济学、城市地理与家庭预算分析中形成可验证的跨国比较基准。
解决学术问题
面对城市住房成本比较中普遍存在的度量不一致、货币换算差异与房型异质性难题,该数据集以每卧室美元租金作为统一口径,缓解了跨国租赁市场难以直接对照的学术困境。它回应了住房可负担性研究对细分租赁单元数据的需求,使学者能够检验城市规模、区位优势、经济水平与租金水平之间的关联,并探讨共享住房在缓解居住压力中的作用。该数据集的公开许可与可复现方法提升了拉丁美洲住房研究的透明度,为比较城市主义、空间不平等与租赁政策评估提供了可引用的经验材料,其意义在于将碎片化的市场信息转化为可比较的学术资源。
衍生相关工作
依托该开放数据集及其GitHub方法论文档,下游工作多沿城市租金比较、住房可负担性可视化与共享租赁市场分析展开。典型衍生成果包括区域租金排行榜、每卧室租金地图、生活成本比较报告以及针对数字游民和学生的城市选择工具;研究型工作则可能据此复现跨国租金梯度,构建城市住房压力指标,或将租金数据与收入、通胀和人口流动变量结合。Aptología发布的完整研究、CSV与PNG/SVG图表本身也构成可追溯的基准材料,支持新闻叙事、政策简报与学术论文中的描述性统计和二次分析。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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