1. 爬取房价数据
的requests和BeautifulSoup库进行爬取。
port requestsport BeautifulSoup
jiag/’
headers = {tdows64e/58.0.3029.110 Safari/537.3′}
res = requests.get(url, headers=headers)l.parser’)tent li’)
house_listt(house.select(‘.title’)[0].text.strip())
这段代码可以爬取链家北京二手房的标题信息,大家可以根据需要进行修改和扩展。
2. 数据清洗与整理
爬取到的数据通常需要进行清洗和整理,以便后续的数据分析。比如,大家可以将房价数据转化为数字类型,并筛选出大家需要的字段。
price_list = [] house_list
price = house.select(‘.totalPrice’)[0].text.strip()
price = float(price)d(price)
t(price_list)
这段代码可以将房价数据转化为数字类型,并输出一个包含所有房价的列表。
3. 数据分析
有了清洗整理好的数据,大家就可以进行简单的数据分析了。比如,大家可以计算出平均房价、房价、房价等统计信息,并可视化呈现。
portumpypportatplotlib.pyplot as plt
p.array(price_list)tean())tax())tin())
s=20)
plt.show()
这段代码可以计算出平均房价、房价、房价等统计信息,并绘制房价分布直方图。
通过爬取房价数据并进行简单的数据分析,大家可以了解到不同城市的房价走势,为购房提供参考。当然,房价数据的真实性和可靠性需要大家自己进行判断和核实。同时,大家也需要注意遵守相关法律法规,不得利用爬虫行为侵犯他人的合法权益。