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數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)讀取教師：亢華愛北京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)教學(xué)資源庫目錄Contents數(shù)據(jù)讀取數(shù)據(jù)來源1PART數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)來源鏈家是目前市場占有率最高的公司，通過鏈家平臺可以便捷且全面地提供可靠的房源信息數(shù)據(jù)來源訪問/zufang/rs/地址打開鏈家官網(wǎng)的租房信息數(shù)據(jù)來源通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，爬取鏈家網(wǎng)站中列出的租房信息（爬取結(jié)束時間為2018年9月10日），具體包括所屬區(qū)域、小區(qū)名稱、房屋價格、房屋面積、戶型鏈家官網(wǎng)上并沒有提供平谷、懷柔、密云、延慶等偏遠(yuǎn)地區(qū)的租房數(shù)據(jù)，所以本案例的分析不會涉及這四個地區(qū)。說明數(shù)據(jù)來源將爬到的數(shù)據(jù)下載到本地，并保存在“鏈家北京租房數(shù)據(jù).csv”文件中，打開該文件后可以看到里面有很多條（本案例爬取的數(shù)據(jù)共計8224條）信息，具體如圖所示：2PART數(shù)據(jù)讀取數(shù)據(jù)讀取準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)后，我們便可以使用Pandas讀取保存在CSV文件的數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換成DataFrame對象展示，便于后續(xù)操作這些數(shù)據(jù)Pandas數(shù)據(jù)讀取使用JupyterNotebook工具新建一個筆記本，取名為“BJRent_info”，然后使用Pandas中的read_csv()函數(shù)將“鏈家北京租房數(shù)據(jù).csv”文件讀入到DataFrame對象中，具體代碼如下：參考文獻(xiàn)[1]黑馬程序員.Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用:從數(shù)據(jù)獲取到可視化.中國鐵道出版社：2019.謝謝

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