基于Python的房價數(shù)據爬取及可視化分析

基于Python的房價數(shù)據爬取及可視化分析

01一、準備工作三、可視化分析二、編寫爬蟲程序參考內容目錄030204內容摘要隨著互聯(lián)網的快速發(fā)展，網絡爬蟲技術已經成為一種重要的數(shù)據獲取方式。在本次演示中，我們將使用Python編寫一個簡單的網絡爬蟲程序，用于從某個房產網站上爬取房價數(shù)據，然后使用可視化工具對數(shù)據進行簡單分析。一、準備工作一、準備工作在開始編寫爬蟲程序之前，我們需要先準備好所需的工具和庫。需要用到的工具有：Python、requests庫和BeautifulSoup庫。需要用到的庫有：pandas庫和matplotlib庫。二、編寫爬蟲程序1、導入所需的庫和模塊1、導入所需的庫和模塊首先，導入所需的庫和模塊。除了上述提到的庫之外，還需要導入datetime模塊以獲取當前時間。1、導入所需的庫和模塊importmatplotlib.pyplotasplt2、定義爬蟲函數(shù)2、定義爬蟲函數(shù)接下來，定義一個名為get_house_price的函數(shù)，該函數(shù)用于從指定URL爬取房價數(shù)據。在該函數(shù)中，我們使用requests庫獲取網頁內容，并使用BeautifulSoup庫解析網頁HTML。然后，我們將解析到的房價數(shù)據保存到DataFrame中并返回。2、定義爬蟲函數(shù)soup=BeautifulSoup(res.text,'lxml')2、定義爬蟲函數(shù)forrowinsoup.find_all(class_='price'):2、定義爬蟲函數(shù)price=row.text.strip()df=pd.DataFrame(data,columns=['price'])3、調用爬蟲函數(shù)并保存數(shù)據3、調用爬蟲函數(shù)并保存數(shù)據現(xiàn)在我們已經定義好了爬蟲函數(shù)，可以開始調用該函數(shù)并保存數(shù)據了。首先，我們獲取當前時間并將其轉換成字符串格式。然后，我們使用for循環(huán)逐頁爬取數(shù)據，并將每頁的數(shù)據保存到DataFrame中。最后，我們將整個DataFrame保存到CSV文件中。3、調用爬蟲函數(shù)并保存數(shù)據now=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S')3、調用爬蟲函數(shù)并保存數(shù)據page_num=10#爬取10頁數(shù)據url=start_url+str(i+1)+'/'3、調用爬蟲函數(shù)并保存數(shù)據df.to_csv('house_price.csv',index=False)3、調用爬蟲函數(shù)并保存數(shù)據print('Datacrawledandsavedat',now)三、可視化分析三、可視化分析現(xiàn)在我們已經獲取到了房價數(shù)據，接下來進行可視化分析。在這里，我們使用pandas庫的DataFrame.plot方法繪制房價的直方圖。由于我們爬取的數(shù)據可能存在缺失值和其他異常情況，需要在繪制直方圖之前對數(shù)據進行一些預處理。三、可視化分析在處理完數(shù)據之后，就可以使用matplotlib庫繪制直方圖了。下面是一個簡單的房價直方圖示例：三、可視化分析data=data[data['price'].notna()]#去掉缺失值和其他異常值三、可視化分析data['price']=data['price'].astype(int)#將價格轉換成整數(shù)類型三、可視化分析data.plot(kind='hist',y='price',bins=30,alpha=0.5)#繪制直方圖三、可視化分析plt.title('HousePriceDistribution')#設置圖表標題三、可視化分析plt.xlabel('Price(inthousands)')#設置x軸標簽三、可視化分析plt.ylabel('Frequency')#設置y軸標簽參考內容內容摘要隨著互聯(lián)網的快速發(fā)展，海量的網頁數(shù)據每天都在不斷地生成。這些數(shù)據中蘊含了豐富的信息，如何有效地獲取并分析這些數(shù)據，成為了一個重要的問題。本次演示將介紹如何使用Python進行網頁數(shù)據的爬取和可視化分析。一、網頁數(shù)據爬取1、爬取的基本步驟首先，需要了解基本的網絡爬蟲原理2、使用Python實現(xiàn)爬取Python作為一種流行的高級編程語言2、使用Python實現(xiàn)爬取Python作為一種流行的高級編程語言，很適合用來實現(xiàn)網頁爬取以下是一個基本的Python爬蟲示例，使用requests庫和BeautifulSoup庫：2、使用Python實現(xiàn)爬取Python作為一種流行的高級編程語言，很適合用來實現(xiàn)網頁爬取url='example'#目標soup=BeautifulSoup(response.text,'html.parser')2、使用Python實現(xiàn)爬取Python作為一種流行的高級編程語言，很適合用來實現(xiàn)網頁爬取#提取頁面中的所有段落paragraphs=soup.find_all('p')二、網頁數(shù)據可視化分析二、網頁數(shù)據可視化分析獲取網頁數(shù)據后，我們需要對這些數(shù)據進行可視化分析，以更好地理解數(shù)據。Python的matplotlib庫和seaborn庫是進行數(shù)據可視化的常用工具。二、網頁數(shù)據可視化分析以下是一個基本的數(shù)據可視化示例：importmatplotlib.pyplotasplt二、網頁數(shù)據可視化分析#假設我們爬取的數(shù)據是關于各個國家GDP的數(shù)據data=[('USA',21.47),('China',14.79),('Japan',5.37),('Germany',4.67),('UK',2.62)]二、網頁數(shù)據可視化分析#使用matplotlib創(chuàng)建一個條形圖，顯示各個國家的GDPplt.barh(data[0:4],[dfordindata[0:4]])二、網頁數(shù)據可視化分析以上示例顯示了如何使用matplotlib創(chuàng)建一個條形圖。我們還可以使用seaborn庫創(chuàng)建更復雜、更美觀的圖表。例如，我們可以使用seaborn創(chuàng)建一個散點圖，顯示各個國家GDP和人口的關系：二、網頁數(shù)據可視化分析#使用seaborn創(chuàng)建一個散點圖，顯示各個國家GDP和人口的關系sns.scatterplot(x=[dfordindata],y=[dfordindata])二、網頁數(shù)據可視化分析以上就是基于Python的網