具体上,我们首先将房源数据按照是否被推荐分类,其次利用非被推荐一类的房源数据构建租房价格预测模型,最后将被推荐的房源数据代入,比较真实价格与预测价格相比是否具有优势。 2、数据描述及数据预处理 我们在链家租房网上采集了14490条上海地区的出租信息,特征包括地区、街道、小区名、面积、朝向、房型、各类房间数、楼层...
1.1、导入数据 1.2、处理重复值 1.3、数据类型转换 2、房源数量,位置分布分析 2.1、各城区房源数量对比(横柱状图) 2.2、各户型数量分析(横柱状图) 2.3、各个城区平均租金(柱状图和折线图) 2.4、面积区间分析(饼状图) 2.5、朝向对于价格影响(柱状图和折线图) 3、结语 数据来源链家租房网站。随机爬虫了5000多数据。...
爬取链家网、贝壳网的各类房价数据(小区数据,挂牌二手房, 出租房,新房)。 如果好用,请点星支持 ! 支持北京上海广州深圳等国内21个主要城市;支持Python2和Python3; 基于页面的数据爬取,稳定可靠; 丰富的代码注释,帮助理解代码并且方便扩展功能。 数据含义:城市-city, 区县-district, 板块-area, 小区-xiaoqu, 二...
数据含义:城市-city, 区县-district, 板块-area, 小区-xiaoqu, 二手房-ershou, 租房-zufang, 新房-loupan。 每个版块存储为一个csv文件,该文件可以作为原始数据进行进一步的处理和分析。 支持图表展示。 如果链家和贝壳页面结构有调整,欢迎反馈,我将尽力保持更新。
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