用Python实现房价数据爬取与分析

爬取房价数据，并进行简单的数据分析。通过爬取数据，我们可以了解到不同城市的房价走势，帮助我们更好地了解房地产市场，为购房提供参考。

1. 爬取房价数据

的requests和BeautifulSoup库进行爬取。

port requestsport BeautifulSoup

jiag/'

headers = { tdows64e/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

res = requests.get(url, headers=headers)l.parser')tent li')

house_listt(house.select('.title')[0].text.strip())

这段代码可以爬取链家北京二手房的标题信息，我们可以根据需要进行修改和扩展。

2. 数据清洗与整理

爬取到的数据通常需要进行清洗和整理，以便后续的数据分析。比如，我们可以将房价数据转化为数字类型，并筛选出我们需要的字段。

price_list = [] house_list

price = house.select('.totalPrice')[0].text.strip()

price = float(price)d(price)

t(price_list)

这段代码可以将房价数据转化为数字类型，并输出一个包含所有房价的列表。

3. 数据分析

有了清洗整理好的数据，我们就可以进行简单的数据分析了。比如，我们可以计算出平均房价、房价、房价等统计信息，并可视化呈现。

portumpypportatplotlib.pyplot as plt

p.array(price_list)tean())tax())tin())

s=20)

plt.show()

这段代码可以计算出平均房价、房价、房价等统计信息，并绘制房价分布直方图。

通过爬取房价数据并进行简单的数据分析，我们可以了解到不同城市的房价走势，为购房提供参考。当然，房价数据的真实性和可靠性需要我们自己进行判断和核实。同时，我们也需要注意遵守相关法律法规，不得利用爬虫行为侵犯他人的合法权益。

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