前言 青岛的房价这两年翻了一番,举个栗子,如果你在2016年在市区买了100万的房子,2018年价值200万,净增100万;如果你2016年没有买这100万的房子,2018年买房将多付100万,机会成本100万。而这100万可能是青岛白领不吃不喝十年的收入。 自2018年第二季度起,限价 ...
前言 去年年底,博主有购房的意愿,本来是打算在青岛市北购房,怎奈工作变动,意向转移到了李沧,坐等了半年以后,最终选择在红岛附近购置了期房。 也许一些知道青岛红岛的小伙伴会问我,为什么会跑到那鸟不拉屎的地方去买房子,目前只能是一个字: 赌 赌 赌 ,重要的事情说三遍。下面来分析一下,我为什么没有在李沧买。 爬取数据 爬取了 年 月份到 年 月底李沧二手房成交记录,数据仅限于链家,不代表李沧地区的全 ...
2019-04-02 09:15 24 4135 推荐指数:
前言 青岛的房价这两年翻了一番,举个栗子,如果你在2016年在市区买了100万的房子,2018年价值200万,净增100万;如果你2016年没有买这100万的房子,2018年买房将多付100万,机会成本100万。而这100万可能是青岛白领不吃不喝十年的收入。 自2018年第二季度起,限价 ...
# 本文以浦东新区为例--其他区自行举一反三 import requests import pandas as pd import pprint ...
数据来源 数据页面: 链家网南京(https://nj.lianjia.com/chengjiao/) 链家网数据量很大,这里只用南京的二手房成交数据。 如下图: 数据采集 链家网的页面数据比较整齐,采集很简单,为了避免影响别人使用,只采集的南京的二手房成交数据, 采集频率也很低,总共 ...
1、网页分析(获取所有城市列表) citys.py 2、二手房信息 3、main.py 4、以上海闵行为例,house.csv 爬取的内容为 结果表明,上海房价真的是高啊~~ ...
1、爬取链家二手房信息,存入数据库(MySQL)数据来源:链家 2、数据库表结构 3、代码 lianjia.py 4、结果 ...
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。 前文内容 Python爬虫入门教程01:豆瓣Top电影爬取 Python爬虫入门教程02:小说爬取 PS:如有需要 Python学习资料 以及 解答 的小伙伴可以加点击下方链接自行 ...
一、选题的背景 为什么要选择此选题?要达到的数据分析的预期目标是什么?(10 分) 通过爬取Q房二手房信息,对爬取的数据进行进一步清洗处理,分析各维度的数据,筛选对房价有显著影响的特征变量,探索上海二手房整体情况、价格情况。 二、主题式网络爬虫设计方案(10 分) 1.主题式网络爬虫名称 ...
之前没课的时候写过安居客的爬虫,但那也是小打小闹,那这次呢, 还是小打小闹 哈哈,现在开始正式进行爬虫书写 首先,需要分析一下要爬取的网站的结构: 作为一名河南的学生,那就看看郑州的二手房信息吧! 在上面这个页面中,我们可以看到一条条的房源信息,从中我们发现了什么,发现了连郑州 ...