基于Python爬虫的城市二手房数据分析可视化
- 一、前言
- 二、数据采集(爬虫,附完整代码)
- 三、数据可视化(附完整代码)
- 3.1 房源面积-总价散点图
- 3.2 各行政区均价
- 3.3 均价最高的10个小区
- 3.4 均价最高的10个地段
- 3.5 户型分布
- 3.6 词云图
- 四、如何更换城市
一、前言
二手房具有价格普遍偏低、地理位置较好的优势。然而,随着城市化进程加快,二手房交易市场鱼龙混杂,如何找到合适的房源信息已成为难题。随着互联网技术的发展,人们开始通过交易网站来了解二手房信息,网络上存在大量的房源,使用Python爬虫技术从中爬取有用的数据,再进行统计和可视化分析,可以把冗杂的信息变得精简。本文旨在使用这种技术,分析上海市的二手房源数量和平均房价,从户型、面积等多个角度分析二手房市场现状,以方便购房者决策,也为政府干预房地产业提供参考。先来看一下数据的情况以及可视化图表。