import pandas as pd lj_data pd.read_csv(LJdata.csv) #原始列名 lj_data.columns #Index([区域, 地址, 标题, 户型, 面积, 价格, 楼层, 建造时间, 朝向, 更新时间, 看房人数,备注, 链接地址],dtypeobject) lj_data.columns [district, address, title, house_type, area,pr…

一、准备条件 1）python环境，最好为python3 2）安装scrapy ，pip install scrapy 如果报错ERROR: Faild building wheel for Twisted，去https://pypi.org/project/Twisted/#files下载对应的whl，然后pip insall…

目录 一、引言 二、房价组成，各种名词 首先了解下网签价和购房价 然后是贷款的问题 三、选择片区 四、找中介看房子 五、业主谈价 六、后续流程 一、引言 我是2016年8月毕业来到北京的，在武汉经历了2015年股市暴跌、房价暴涨疯狂的一年&#xff…

文章目录 链家深圳二手房房价数据分析1. 链家数据爬取源码2. 雷达图的绘制2.1 源码2.2 雷达图效果图 3. 饼状图的绘制3.1 源代码3.2 饼状图效果图 4. 多维散点图4.1 源码4.2 多维散点图效果图 5. 玫瑰图5.1 源码5.2 玫瑰图效果图 6.折线图6.1源码6.2 折线图效果图 链家深圳二手…

上一篇我们利用了python抓取了链家网广州地区的历史二手房数据，上一篇爬虫文章。这次将如何对数据进行分析。 问题定义 对于数据分析，第一步是定义问题，由于数据的获已经固定，所以问题固定住了是在广州地区二手房的问题上&#x…

本文全部内容可在GitHub获取： https://github.com/Paradiseeee/Home/blob/master/article01_DA4B_LSZ.md 欢迎关注，欢迎找茬，刚开始写文章，以后会分享更多的学习心得，与大家共同进步！ 一、问题背景 最近&a…

1.导入工具 import requests import parsel import csv from lxml import html 2.请求网页响应，爬取数据，并将爬取到的文件写入文档 etree html.etree #解析字符串格式的HTML文档对象 headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win…

import re # 正则表达式&#xff0c;进行文字匹配 from bs4 import BeautifulSoup # 网页解析&#xff0c;获取数据 import urllib.request, urllib.error # 制定URL&#xff0c;获取网页数据 import xlwt # 进行excel操作 findplace1 re.compile(r<a href"/zufan…