链家二手房数据分析与可视化是一个基于Python的项目，旨在爬取链家网站上的二手房信息，并对数据进行清洗、分析和可视化，以探索二手房市场的特征和规律。该项目包含以下几个部分： 链家二手房数据爬虫：利用requests库和BeautifulSoup库，实现了一个简单的链家二手房数据爬虫，可以根据指定的城市、区域、价格等条件，爬取链家网站上的二手房信息，包括房源标题、链接、户型、面积、朝向、楼层、装修、小区、区域、总价、单价、建成时间、发布时间、关注人数、其他信息等，并将数据保存为csv文件。 链家二手房数据清洗：使用pandas库，对爬取的数据进行了一些基本的清洗操作，包括去除重复值、缺失值、异常值，以及对数据类型、格式、单位等进行统一和标准化。 链家二手房数据分析：使用numpy库和scipy库，对清洗后的数据进行了一些基本的统计分析，包括计算各个变量的描述性统计量、绘制箱线图、直方图、散点图等，以及进行相关性分析、线性回归分析等，以探索二手房数据的分布特征、影响因素和预测模型。该项目的目的是为了提供一个简单而实用的链家二手房数据分析与可视化的示例,帮助感兴趣的用户或开发者了解二手房

基于Python的二手房数据采集及可视化分析 +ppt 毕业设计

本项目完成了通过“链家”对青城山660套二手房的房屋编号、名称、所在小区名称、所在位置、户型、面积、朝向、装修情况、楼层情况、以及单价和总价共11个关键信息的爬取。主要应用Python脚本开发的网络爬虫技术中的Scrapy框架，并通过应用Python扩展库pandas、seaborn、matplotlib、BeautifulSoup对抓取的660条房屋数据进行了处理和分析，并形成了11个可视化的统计图表，进而使用户迅速对青城山的二手房市场有一个更加直观的了解。 压缩包中包含了文档说明和源码供大家参考；

雨课堂 北邮 作业参考

基于python的二手房数据分析 spider - 爬虫脚本，负责获取二手房数据 conf - 项目的全局配置, config.yaml 里定义获取过程中的 url 地址和自己的用户名密码 cities.py - 获取每个城市对应子域名 cas - cas模拟登录模块，二手房成交信息需要登录才能获取。其采用cas单点登录，密码使用 rsa2 和 rsa 加密隔天轮换 utils - 工具包，包含从 UA 池中获取随机 User-Agent 的方法，操作数据库的方法。 spider.py - 爬虫主文件，根据城市，地区爬取相应数据, 存入mysql UA.txt - UA 池，反反爬 sql/table.sql - 建表脚本 sh_house_backend - 系统后端 sh_house_frontend - 系统前端(可视化部分) static - 静态图片，资源和使用 pyecharts 动态绘制出的可视化图 template - 模板 app.py - app draw.py - 各种画图函数

基于scrapy编写的爬虫，能够爬取城市二手房的各种信息，比如房价、面积、所处位置等十分方便易用，并采用Beautifulsoup进行页面解析无视反爬机制

数据分析项⽬之：链家⼆⼿房数据分析 数据分析项⽬之：链家⼆⼿房数据分析 项⽬分享⽬的：在学习完Numpy，Pandas，matplotlib后，熟练运⽤它们的最好⽅法就是实践并总结。在下⾯的分享中，我会将每⼀步进⾏ 分析与代码展⽰， 　　　　　　　希望能对⼤家有所帮助。 项⽬名称：链家⼆⼿房数据分析 项⽬概述：本项⽬主要利⽤上⾯提到的三个⼯具进⾏数据的处理，从不同的维度对北京各区⼆⼿房市场情况进⾏可视化分析，为后续 　　　　　数据挖掘建模预测房价打好基础。 分析步骤：⼯具库导⼊--->数据加载--->数据清洗--->数据可视化分析 导包 导包 # 数据分析三剑客 import numpy as np import seaborn as sns import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt sns.set_style({'font.sans-serif':['simhei','Arial']}) %matplotlib inline # 设置忽略警告 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 设置全局字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Songti SC' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 数据载⼊ 数据载⼊ lj_data = pd.read_csv('./lianjia.csv') display(lj_data.head(),lj_data.shape) 查看数据概况 查看数据概况 display(lj_data.info(),lj_data.describe()) ''' 通过观察： 1. Elevator列存在严重的数据缺失情况 2. Size列最⼩值为2平⽶，最⼤值为1019平⽶，跟据常识，初步判断为异常值 ''' 添加新属性房屋均价（ 添加新属性房屋均价（PerPrice） ）,并且重新排列列位置 并且重新排列列位置 ''' 观察发现： 1. ID属性对于本次分析没有什么意义，所以可以将其移除； 2. 由于房屋单价分析起来⽐较⽅便，简单使⽤总价/⾯积即可得到，所以增加⼀列PerPrice(只⽤于分析，不是预测特征)； 3. 原数据属性的顺序⽐较杂乱，所以可以调整⼀下。 ''' # 添加 PerPrice（单位均价） 列 df = lj_data.copy() df['PerPrice'] = (lj_data['Price']/lj_data['Size']).round(2) # 重新摆放列位置 columns = ['Region','District','Garden','Layout','Floor','Year','Size','Elevator', 'Direction','Renovation','PerPrice','Price'] df = pd.DataFrame(df,columns = columns) # 重新查看数据集 df.head(3) 数据可视化分析 数据可视化分析 1. Region特征分析 特征分析 对于区域特征，我们可以分析不同区域房价和数量的对⽐ 对于区域特征，我们可以分析不同区域房价和数量的对⽐ # 对⼆⼿房区域分组，对⽐⼆⼿房数量和每平⽶房价 df_house_count = df.groupby('Region')['Price'].count().sort_values(ascending = False).to_frame().reset_index() df_house_mean = df.groupby('Region')['PerPrice'].mean().sort_values(ascending = False).to_frame().reset_index() # display(df_house_count.head(2),df_house_mean.head(2)) 绘图 绘图 1 # 创建⼦视图对象 2 f,[ax1,ax2,ax3] = plt.subplots(3,1,figsize = (20,18)) 3 4 # 设置绘图参数 5 sns.barplot(x='Region',y='PerPrice',palette='Blues_d',data=df_house_mean,ax=ax1) 6 ax1.set_title('北京各区⼆⼿房单位平⽶价格对⽐',fontsize=15) 7 ax1.set_xlabel('区域') 8 ax1.set_ylabe

一、实战场景 二、知识点 python 基础语法 python 文件读写 pandas 数据处理 flask web 框架 echarts 图表 bootstrap jinja 模版 三、菜鸟实战 初始化 Flask 框架，设置路由 各行政区房屋数量柱状图分析 区域二手房房源朝向分布情况 二手房单价最高Top10 图 echarts 渲染房屋数量柱状图 运行结果 运行截图 数据示例

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第九章 广州二手房数据爬取与数据分析及可视化 (上课的).ipynb