最近幾年，“二手經濟”逐漸火熱，二手車市場也在快速擴大。
相同的車型，二手車比新車要實惠許多，比如下圖中的奔馳GLC級，二手車能比新車便宜5-20萬不等。因此有越來越多的人在購置車輛時將二手車納入了考量。
但眾所周知，二手市場的水也比較深，一不小心就容易繳“智商稅”，所以在購買二手車前，對市場有一定的了解是必不可少的。
今天我給大家帶來了一個某二手車網站的實戰項目，用Python來分析二手車市場行情。
很多人學習python，不知道從何學起。
很多人學習python，掌握了基本語法過后，不知道在哪里尋找案例上手。
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一、明確需求
1、爬取某二手車網站奔馳GLC級轎車的信息（標題、購車年份、里程數、價格）
2、利用年限和行駛里程，分析二手車保價率信息
二、爬取數據
在動手爬取數據前，我們先確定要用的工具，也就是庫。目前用Python寫爬蟲主要有以下幾個做法：
根據需求選好工具后，就可以開始爬取數據了。
首先，爬蟲會根據我們的指令下載網頁的數據，接着，利用xpath表達式從網頁數據中提取出我們需要的內容。也就是每輛二手車的標題、年份、里程數、價格等信息。（記得根據頁面的二手車信息數量寫一個循環哦！）
三、數據清洗
什么是數據清洗？數據清洗是一個對數據進行重新審查和校驗的過程，目的在於刪除重復信息、糾正存在的錯誤，並提供數據一致性。
就像我們這個例子，爬取的title里存在空格，副標題里存在“|”，我們需要將不同的數據分割，同時刪除年份里的“年”字、里程數后的“萬公里”這些字眼。只有純粹的數據計算機才能計算。
最后，利用Pandas庫輸出為csv文件。
這樣的數據是不是賞心悅目多了？
四、數據可視化
得到了csv格式的規范數據后，我們就可以通過直觀的方式對數據進行分析，從中發現數據的趨勢、特征。
如圖，左圖的點陣圖可以很明顯地看到，購買年份越早的車，價格會聚集在更低的區間；而右圖我們可以看到，里程數與價格呈負相關。
五、總結流程
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