经过以上步骤,我们将数据稍微规整了一下,但是数据格式仍然不统一,因此需要细化处理:1、地址一栏只保留“-”符号前面的区县;2、建筑面积一栏,去除空数据后,如果是一个面积范围则取平均值;3、均价一栏由于是两种维度的数据,因此通过正则匹配方式查找并只筛选出单位为“元/平”的数据。 addr=[] area=[] roomnum=[...
首先导入必要的库。 importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns %matplotlibinlineplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 读取链家网房源数据的csv文件。 df= pd.read_csv('lianjia.csv', encoding='utf-8') deldf['h...
1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据; 2 对租房信息进行分析,主要对房租相关特征进行分析,并搭建模型用于预测房租 任务/目标 利用上海链家网站租房的公开信息,着重对月租进行数据分析和挖掘。 上海租赁数据 此数据来自 Lianjia.com.csv文件包含名称,租赁类型,床位数量,价格,经度,纬度,阳台,押金,公寓,描述,旅游,...
time.sleep(10)#控制程序访问时间,防止请求过快被对方的服务器禁止请求url = f'https://sh.lianjia.com/zufang/pg{i}'#将网页传入方法中获取响应html =self.send_request(url)#获取数据self.parse_data(html)#关闭游标对象s.cur.close()#关闭数据库连接s.conn.close()if__name__=='__main__':#使用 ...
视频最终excel数据及安装包下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1BB6wLsItTqm8QoBDKqqtlA 提取码:wp69
2023年链家网二手房数据可视化代码最新文章查询,为您推荐等相关热门文章,爱企查企业服务平台为你提供企业服务相关专业知识,了解行业最新动态。
本视频主要介绍了如何使用爬虫技术抓取链家网的商圈地块数据,包括轮廓、边界形状以及房价和房源数量等信息。通过分析电子地图的返回数据,使用Python进行数据解析,并突破链家网的反扒机制,最终成功获取了北京市250多个商圈的详细数据。此外,还介绍了如何将爬取的数据转换为shape文件,进行地图可视化和空间分析,为房地产研究和...
首先,在链家网上爬取成都二手房数据,成都包含多个区(见图中红框),考虑到需求,本次爬虫只爬了五个主城区和两个新城区的数据,每个城区都爬取50页数据。 爬虫代码如下: importrequestsfromlxmlimportetreefromtqdmimporttqdmimporttimeimportrandomimportpandasaspdimportrequ=['jinjiang','wuhou','gaoxin','qingyang','...
1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据; 2 对租房信息进行分析,主要对房租相关特征进行分析,并搭建模型用于预测房租。 任务/目标 利用上海链家网站租房的公开信息,着重对月租进行数据分析和挖掘。 上海租赁数据 此数据来自 Lianjia.com.csv文件包含名称,租赁类型,床的数量,价格,经度,纬度,阳台,押金,公寓,描述,旅游...
1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据; 2 对租房信息进行分析,主要对房租相关特征进行分析,并搭建模型用于预测房租(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 任务/目标 利用上海链家网站租房的公开信息,着重对月租进行数据分析和挖掘。 上海租赁数据