Python实战:爬取链家二手房数据并做数据可视化分析

作者:c4t2024.01.17 21:11浏览量:11

简介:本文将介绍如何使用Python爬取链家二手房数据,并进行数据清洗和可视化分析。我们将使用requests和BeautifulSoup库进行数据爬取,pandas库进行数据清洗,matplotlib和seaborn库进行数据可视化。通过本文的学习,你将掌握如何使用Python进行网络爬虫和数据可视化分析,为你的数据分析工作提供有力支持。

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在开始之前,请确保你已经安装了以下Python库:requests、BeautifulSoup、pandas、matplotlib和seaborn。你可以使用以下命令进行安装:

  1. pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib seaborn

接下来,我们将开始进行数据爬取和可视化分析。
一、数据爬取
首先,我们需要编写一个Python脚本来爬取链家二手房数据。我们可以使用requests库来发送HTTP请求,并使用BeautifulSoup库来解析HTML页面。
以下是一个简单的示例代码,演示如何爬取链家二手房数据:

  1. import requests
  2. from bs4 import BeautifulSoup
  3. # 定义URL
  4. url = 'https://bj.lianjia.com/zufang/'
  5. # 发送HTTP请求并获取页面内容
  6. response = requests.get(url)
  7. soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
  8. # 解析页面并提取所需数据
  9. data = []
  10. for item in soup.select('.info_list .info_table'):
  11. title = item.select('.title')[0].text
  12. price = item.select('.total_price')[0].text
  13. area = item.select('.area')[0].text
  14. address = item.select('.location')[0].text
  15. data.append((title, price, area, address))

这个示例代码会爬取链家中所有二手房的标题、价格、面积和地址,并将它们存储在一个元组列表中。你可以根据需要修改代码来提取其他所需的数据。
二、数据清洗
接下来,我们需要对爬取到的数据进行清洗,以便进行可视化分析。我们可以使用pandas库来进行数据清洗。
以下是一个简单的示例代码,演示如何将爬取到的数据转换为pandas DataFrame,并进行简单的数据清洗:

  1. import pandas as pd
  2. # 将数据转换为pandas DataFrame
  3. df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'Price', 'Area', 'Address'])
  4. # 删除重复行和缺失值处理
  5. df = df.drop_duplicates()
  6. df = df.fillna('')

这个示例代码将爬取到的数据转换为一个名为df的pandas DataFrame对象,并删除了重复行和空值。你可以根据需要进一步修改代码来进行更复杂的数据清洗操作。
三、数据可视化
最后,我们可以使用matplotlib和seaborn库来进行数据可视化。以下是一个简单的示例代码,演示如何绘制房价的条形图和面积的散点图:

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. import seaborn as sns
  3. import numpy as np
  4. # 绘制房价条形图
  5. plt.figure(figsize=(10, 5))
  6. sns.barplot(x='Price', y='Title', data=df)
  7. plt.title('房价条形图')
  8. plt.show()
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