Python 爬取房天下网站房价数据并进行可视化分析

在开始之前，需要先安装以下 Python 库：requests、BeautifulSoup、pandas、matplotlib 和 seaborn。可以通过 pip 命令进行安装：

pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib seaborn

接下来，我们将开始编写代码来爬取房天下网站上的房价数据。首先，需要导入所需的库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

然后，我们可以定义一个函数来爬取房价数据。在此函数中，我们将使用 requests 库发送 HTTP 请求来获取网页内容，并使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 代码：

def get_house_price(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 在这里编写解析 HTML 的代码来提取房价数据
# ...
return pd.DataFrame()  # 返回一个空的 DataFrame，稍后将填充数据

接下来，我们可以使用 pandas 库将爬取到的房价数据整理成一个 DataFrame，并进行数据清洗和整理：

df = pd.DataFrame()  # 创建一个空的 DataFrame
for url in url_list:  # url_list 是一个包含多个房价数据的 URL 的列表
house_price = get_house_price(url)  # 调用 get_house_price 函数获取房价数据
df = df.append(house_price, ignore_index=True)  # 将房价数据添加到 DataFrame 中
df = df.dropna()  # 删除含有缺失值的行

最后，我们可以使用 matplotlib 和 seaborn 库对房价数据进行可视化分析。例如，我们可以绘制房价的直方图和箱线图：

plt.figure(figsize=(10, 6))  # 设置图形大小为 10x6 英寸
sns.histplot(df['price'], bins=50, kde=True)  # 绘制房价直方图，bins 参数指定直方图的柱子数量，kde=True 表示绘制核密度估计图
plt.title('House Price Histogram')  # 设置图形标题为 'House Price Histogram'
plt.show()  # 显示图形