爬取房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析。通過(guò)爬取數(shù)據(jù)，我們可以了解到不同城市的房?jī)r(jià)走勢(shì)，幫助我們更好地了解房地產(chǎn)市場(chǎng)，為購(gòu)房提供參考。

1. 爬取房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)

的requests和BeautifulSoup庫(kù)進(jìn)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())

這段代碼可以爬取鏈家北京二手房的標(biāo)題信息，我們可以根據(jù)需要進(jìn)行修改和擴(kuò)展。

2. 數(shù)據(jù)清洗與整理

爬取到的數(shù)據(jù)通常需要進(jìn)行清洗和整理，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。比如，我們可以將房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字類型，并篩選出我們需要的字段。

price_list = [] house_list

price = house.select('.totalPrice')[0].text.strip()

price = float(price)d(price)

t(price_list)

這段代碼可以將房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字類型，并輸出一個(gè)包含所有房?jī)r(jià)的列表。

3. 數(shù)據(jù)分析

有了清洗整理好的數(shù)據(jù)，我們就可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析了。比如，我們可以計(jì)算出平均房?jī)r(jià)、房?jī)r(jià)、房?jī)r(jià)等統(tǒng)計(jì)信息，并可視化呈現(xiàn)。

portumpypportatplotlib.pyplot as plt

p.array(price_list)tean())tax())tin())

s=20)

plt.show()

這段代碼可以計(jì)算出平均房?jī)r(jià)、房?jī)r(jià)、房?jī)r(jià)等統(tǒng)計(jì)信息，并繪制房?jī)r(jià)分布直方圖。

通過(guò)爬取房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)并進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，我們可以了解到不同城市的房?jī)r(jià)走勢(shì)，為購(gòu)房提供參考。當(dāng)然，房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性需要我們自己進(jìn)行判斷和核實(shí)。同時(shí)，我們也需要注意遵守相關(guān)法律法規(guī)，不得利用爬蟲(chóng)行為侵犯他人的合法權(quán)益。