原文:我用Python爬取了李滄最近一年多的二手房成交數據得出以下結論

前言 去年年底,博主有購房的意願,本來是打算在青島市北購房,怎奈工作變動,意向轉移到了李滄,坐等了半年以后,最終選擇在紅島附近購置了期房。 也許一些知道青島紅島的小伙伴會問我,為什么會跑到那鳥不拉屎的地方去買房子,目前只能是一個字: 賭 賭 賭 ,重要的事情說三遍。下面來分析一下,我為什么沒有在李滄買。 爬取數據 爬取了 年 月份到 年 月底李滄二手房成交記錄,數據僅限於鏈家,不代表李滄地區的全 ...

2019-04-02 09:15 24 4135 推薦指數:

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了鏈家青島市北3000套二手房得出一個結論

前言 青島的房價這兩翻了一番,舉個栗子,如果你在2016在市區買了100萬的房子,2018價值200萬,凈增100萬;如果你2016沒有買這100萬的房子,2018買房將多付100萬,機會成本100萬。而這100萬可能是青島白領不吃不喝十的收入。 自2018第二季度起,限價 ...

Tue Nov 27 17:02:00 CST 2018 123 9341
南京二手房成交數據分析

數據來源 數據頁面: 鏈家網南京(https://nj.lianjia.com/chengjiao/) 鏈家網數據量很大,這里只用南京的二手房成交數據。 如下圖: 數據采集 鏈家網的頁面數據比較整齊,采集很簡單,為了避免影響別人使用,只采集的南京的二手房成交數據, 采集頻率也很低,總共 ...

Thu Apr 15 19:02:00 CST 2021 2 248
python 取鏈家二手房信息

1、網頁分析(獲取所有城市列表) citys.py 2、二手房信息 3、main.py 4、以上海閔行為例,house.csv 取的內容為 結果表明,上海房價真的是高啊~~ ...

Wed Oct 11 07:34:00 CST 2017 0 2034
Python取鏈家二手房信息

1、取鏈家二手房信息,存入數據庫(MySQL)數據來源:鏈家 2、數據庫表結構 3、代碼 lianjia.py 4、結果 ...

Sun Aug 09 01:08:00 CST 2020 0 475
Python爬蟲入門教程03:二手房數據

前言 本文的文字及圖片來源於網絡,僅供學習、交流使用,不具有任何商業用途,如有問題請及時聯系我們以作處理。 前文內容 Python爬蟲入門教程01:豆瓣Top電影Python爬蟲入門教程02:小說取 PS:如有需要 Python學習資料 以及 解答 的小伙伴可以加點擊下方鏈接自行 ...

Mon Jan 25 21:24:00 CST 2021 0 459
Python網絡爬蟲——二手房數據取及分析

一、選題的背景 為什么要選擇此選題?要達到的數據分析的預期目標是什么?(10 分) 通過取Q二手房信息,對取的數據進行進一步清洗處理,分析各維度的數據,篩選對房價有顯著影響的特征變量,探索上海二手房整體情況、價格情況。 二、主題式網絡爬蟲設計方案(10 分) 1.主題式網絡爬蟲名稱 ...

Mon Jun 21 02:09:00 CST 2021 0 565
python取安居客二手房網站數據(轉)

之前沒課的時候寫過安居客的爬蟲,但那也是小打小鬧,那這次呢, 還是小打小鬧 哈哈,現在開始正式進行爬蟲書寫 首先,需要分析一下要取的網站的結構: 作為一名河南的學生,那就看看鄭州的二手房信息吧! 在上面這個頁面中,我們可以看到一條條的房源信息,從中我們發現了什么,發現了連鄭州 ...

Tue Apr 23 04:17:00 CST 2019 0 965
 
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