载入数据： import pandas as pd lj_data pd.read_csv(../data/excel_data/LJdata.csv) lj_data 把列名替换成英文： #原始列名 print(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, …

利用python爬取了北京链家主页的二手房数据，爬取时间为2020年1月8日。由于链家只显示了100页、每页30条，因此只能爬取3000条数据。 后续将爬取各区的小区名，对每个小区的在售二手房数据进行收集，这样能获得更多数据。 以下为程序…

上一篇博客中介绍了爬虫前需要做的一些准备工作，今天我们就来进行一次实战演练----爬取链家二手房的房源信息。 1、获取请求头 首先我们来获取网站的请求头，不知道如何获取请求头的小伙伴请参考上一篇博客。下面就是我们获得的该网站的请求头&#xff…

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…