哈嘍,我是小張,大家好久不見啊~ 最近呢,對鏈家平台上的北京二手房數據做了個可視化分析,對目前北京的二手房交易情況有了個大致了解,最終得到一個很實在的結論:奮斗一輩子也買不到一個廁所這句話不是騙人的,是真的;關於具體分析內容客官請看下文 1,工具說明 本文用到的 Python 庫 ...
分析及可視化二手房信息 前言: 房價是關乎我們切身利益的,房價又出現相對大起大落的形勢,處於社會熱點話題。本文通過爬取鏈家中武漢的二手房,並對數據進行可視化分析,帶你一目了然武漢的二手房信息。 .提出問題: 武漢二手房的數量及分布是怎么樣的 各地區房價怎么分布 面積和價格有什么關系 老百姓買二手房會考慮哪些因素 .本中主要涉及的Python庫: pandas:讀取 csv 文件中的內容,並對數據進 ...
2021-06-17 23:48 0 156 推薦指數:
哈嘍,我是小張,大家好久不見啊~ 最近呢,對鏈家平台上的北京二手房數據做了個可視化分析,對目前北京的二手房交易情況有了個大致了解,最終得到一個很實在的結論:奮斗一輩子也買不到一個廁所這句話不是騙人的,是真的;關於具體分析內容客官請看下文 1,工具說明 本文用到的 Python 庫 ...
轉載請附帶原文地址:https://www.cnblogs.com/hello-zy/p/9440417.html 1 內容簡介 首先通過爬蟲采集鏈家網上所有南京二手房的房源數據,並對采集到的數據進行清洗;然后,對清洗后的數據進行可視化分析,探索隱藏在大量數據背后的規律;最后,采用一個聚類 ...
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 ...
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 爬取的內容為 結果表明,上海房價真的是高啊~~ ...
1、爬取鏈家二手房信息,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 ...
python數據分析項目:鏈家二手房分析 數據來源:爬蟲獲取 數據內容:北京二手房數據 數據特征:11個特征變量 , 1個目標變量 Price Direction : 房屋位置所處的方向 District : 房屋位置 Elevator : 電梯 Floor : 樓層 Garden ...
本文重點 系統分析網頁性質 結構化的數據解析 csv數據保存 環境介紹 python 3.8 pycharm 專業版 >>> 激活碼 #模塊使用 requests ...
繼續上一篇的工作繼續分析廣州鏈家二手房的數據。 >> Normality Test 用nortest package 的 ad.test() 分別對三個主要因素(面積,總價和均價)進行正態分布檢驗,結果顯示這三個變量都不滿足正態分布,而 Q-Q Plot 的表現方式就更直 ...