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 ...

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） 通過爬取Q房二手房信息，對爬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 ...

之前在博客分享了利用 R 和 rvest 包爬蟲的基礎方法。現在就來實戰一下：爬取鏈家網廣州 40,000+ 套二手房的數據。 ![lianjia homepage](https://img2018.cnblogs.com/blog/1705277/201906 ...

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，需要分析一下要爬取的網站的結構： 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 ...

最近在學習數據分析的相關知識，打算找一份數據做訓練，於是就打算用Python爬取鏈家在重慶地區的二手房數據。 鏈家的頁面如下： 爬取代碼如下： 鏈家網站的數據最多只顯示100頁，所以這里我們爬取各個區域的前100頁信息，有的可能沒有100頁，但並不影響，爬取結果如 ...

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，需要分析一下要爬取的網站的結構： 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 ...

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。 1.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 ...