解释链家网爬虫代码的重要部分 最后链家数据的获取方式 第一大部分:对链家的数据进行一些简单统计分析 1、探索最高租价房源 首先我此次分析的主题是南京的租房状况,所以这里我先抓取了南京的租房的信息,数据出来之后放入表格中的样子是这样的,包含:小区名、租价、经度、维度、房屋面积、室厅卫、是否整租、楼层高度、...
缺失值处理:通过查看每列包含数据条数,发现[房源编号]列存在8条缺失,因为房源编号无明显规律,为了不影响分析结果,所以将其删除;同时,发现[是否有电梯]列存在明显缺失,根据常识,一般6层以上的楼房会有电梯,6层及以下的楼房没有电梯,所以根据[楼层]数来进行判断填充缺失值,将[楼层]数在6层以上的房源标记为[有电梯...
1.房屋数据爬取并下载 2.房屋按区域分析 3.房屋按经纪人分析 4.前十经纪人 5.经纪人最有可能的位置分析 6.实现以地区划分房屋 目前存在的问题: 1.多线程下载的时候会出现个别文件不继续写入了(已经解决) 2.未考虑经纪人重名问题 3.查询中发现不是每次都能 get 到 url 的数据,具体原因可能跟header有关,或...
链家历史成交数据查询 1、登录Link.APP 2、在Link.首页点击“全部”选项卡 3、找到“签约交易”模块点击“交易助手” 4、选择“历史成交查询” 5、跳转至“上海历史成交查询” 6、输入小区名称/路名字段即可查询过往核定价格 温馨提醒Link.查询价格为我司成交案源近6个月交易中心税务核定价,仅供参考,实际以房屋所在...
链家小区数据可视化的实现流程 在开始让人期待的链家小区数据可视化之前,我们需要明确整体的流程。下面是一个简要的步骤表,帮助你理清思路。 步骤详解 1. 数据获取 首先,我们需要获取链家的小区数据。如果链家提供API,我们可以直接使用API;如果没有,可以考虑使用爬虫。
到目前为止,对单价的分析到此为止,通过直方图能够直观的展示北京地区各板块的成交房源单价区间。 未完,后面陆续写会针对其他的方向对链家数据进行分析。 如果对您有点帮助的话,麻烦您给点个赞,谢谢。 链家数据分析二-数据分组处理:链家数据分析二-数据分组处理...
但是,认为链家“数据造假”的那些数据部分,真的经得起推敲吗? 交易额数据表述有误 根据该爆料第1条数据,“2015年,链家集团的交易额为6500亿元”。 笔者查阅了链家官方公布的数据:“2015年,链家通过践行O2O战略打造‘住’的入口,目前已经覆盖了全国24座城市,实现了7090亿元的交易额”,显然不是爆料声称的“6500亿元”...
好多人看链家的数据是不懂得怎么看的 1、如果勾选电梯、住宅的话,把车位、商铺、写字楼去掉的话,房源差不多少了三分之一 2、把花都、从化、南沙的二手房量去掉的话,广州中心六区真正在卖的电梯住宅只有1.9万...
比如:租房、新房等等模块房屋数据。 话不多说,来到链家首页,点击北京 来到如下页面,这里有全国各个各个省份城市,而且点击某个城市会跳转到以该城市的为定位的页面 点击二手房,来到二手房页面,可以发现链接地址只是在原先的URL上拼接了/ershoufang/,所以我们之后也可以直接拼接 ...
最后一天是一个数据分析的小案例,这里记录分享一下,比较适合刚入门的小白练手。 大概的逻辑是这样的:利用Scrapy爬取了链家的2900余条成都二手房的数据,然后基于这些数据做了一些关于房屋价格、区域、户型、房屋数量等方面的分析。 在分析之前呢,数据已经爬取好了,存到了Excel当中,所以这里就不演示爬虫部分,只进行...