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链家二手房楼盘爬虫
前言 想看下最近房价是否能入手，抓取链家 二手房 、 新房 的信息，发现广州有些精装修 88平米 的 3房2厅 首付只要 29 万！平均 1.1万/平： ? 新房': '/bj/loupan/fang/', '找小区': '/bj/xiaoqu/', '查成交': '/bj/chengjiao/', '租房': '/chuzu/bj/zufang/', '二手房 cs/', '临高': '/lg/', '石家庄': '/sjz/', '许昌': '/xc/', '镇江': '/zj/', '乐山': '/leshan/', '贵阳': '/gy/'} 模拟请求二手房 点击二手房链接进入二手房列表页面，发现列表页面的 url 是 https://m.lianjia.com/bj/ershoufang/index/ ，把网页往下拉进行翻页，发现下一页的 url 构造为 获取信息的部分代码为： # 获取二手房的详细信息 def getInfoErshoufang(html): detailArr = [] soup = BeautifulSoup(html
1.8K30发布于 2019-07-01 - 来自专栏谭小谭
python采集链家二手房信息
说到爬虫，前面也有说过，无非就三个主要的步骤 1、获取目标网页或接口 2、从目标网页或接口中解析并提炼出你要的数据字段 3、数据保存 我们今天就以链家平台上北京地区二手房为例，首先是打开目标网页。
1.2K30发布于 2019-06-03 - 来自专栏吉吉的机器学习乐园
Python二手房价格预测（一）——数据获取
01 前言 ---- 二手房价格预测问题一直作为基础的数据分析入门课题，有许多开源的房价预测数据集。这些数据虽为经典，但时效上有所不足。 因此我将在此记录Python从0到1的二手房房价预测过程，从数据获取开始。 02 获取单个二手房售卖链接 ---- 以链家网为例 我们需要获取对应城市的二手房售卖链接，图中红色框起来的就是一条链接。 houseIdSet.add(a.get("href")) # print(a.get("href")) return list(houseIdSet) 02 获取单个二手房售卖链接 ---- 进入到单个的二手房售卖页面，以下几张图中，红色框起来的部分是我们要获取的内容。 03 获取该城市所有的数据 ---- 我们将某城市二手房页面拉到最底，似乎只能显示100页，每页有30条二手房售卖链接。
1.3K10编辑于 2022-07-13 - 来自专栏XINDOO的专栏
python爬虫爬取链家二手房信息
我用scrapy实现了一个爬取链家二手房的爬虫，全部源码我已经放到github上了https://github.com/xindoo/ershoufang。 问题二 我代码里只爬取了3000套二手房价格，北京市实际在售的二手房大概有两万套，不是我不想全爬，只是链家只展示100页（3000套）的内容，排序方式我也并不清楚。 http://bj.lianjia.com/ershoufang/pg1/，一直爬取到100页， 我在代码里注释掉的 start_urls包含了北京市所有的区，如果不被ban，理论上是可以拿到北京市所有的二手房信息的 2.房屋均价上个月7万，这个月大概下降3-5k。 3.北京最便宜房屋单价1.6万/平方米，最贵14.9万/平方米（最贵和最便宜的一直都没卖出去）。 说明房市稍有降温。
1.6K10发布于 2021-01-22 - 来自专栏python学习教程
Python爬虫 爬取北京二手房数据
房价高是北漂们一直关心的话题，本文就对北京的二手房数据进行了分析。 本文主要分为两部分：Python爬取赶集网北京二手房数据，R对爬取的二手房房价做线性回归分析，适合刚刚接触Python&R的同学们学习参考。 R对爬取的二手房房价做一般线性回归分析 下面我们用R对抓取的赶集网北京二手房数据做一些简单的分析。 193 102 20 5 1 ##由于拥有6、7、9个卧室数的数量较少，这里我们排出这些数据。 2 2142 470 116 74 26 7 2 0 #这里将卫生间数为0、6和7的去掉 DATA<-DATA[-(which(DATA$Toilet %in%
1.2K50发布于 2019-07-10 - 来自专栏机器学习AI算法工程
Python抓取上海各地区房价平均值
本程序用于计算赶集上海二手区房价，单位万/平米"print ('''每个区对应代码如下： 0：显示上海所有区单独的平均房价； 1：浦东新区； 2：闵行区； 3：徐汇区； 4：长宁区； 5：普陀区； 6：静安区； 7： '5':'http://wap.ganji.com/sh/fang5/putuo/o', '6':'http://wap.ganji.com/sh/fang5/jingan/o', '7' 各地区显示代码area = { '1':'浦东新区', '2':'闵行区', '3':'徐汇区', '4':'长宁区', '5':'普陀区', '6':'静安区', '7' 请输入需要查询的区代码,可一次输入多个代码：")) if str(0) in areanum:#输入有0则计算全部区域 for numbe in ('1','2','3','4','5','6','7' get_price(numbe) else:#输入无0则计算输入区域 for numb in ('0','1','2','3','4','5','6','7'
1.1K50发布于 2018-03-13 - 来自专栏凹凸玩数据
二手房价格及信息爬取
爬取准备 某家网站里有新房、二手房、租房等待。如果买房，尤其是在北京的首套，可能二手房是选择之一，那我就针对二手房研究一下。 上图是某家二手房展示页面其中一套房的信息，我需要提取它的：位置、几室几厅、平米数、朝向、装修风格、层数、建造年份、建筑形式、售价。 import re import csv import requests import pandas as pd from random import choice import time 因为链家二手房一共 , '地区', '厅','平米数','方向','状态','层','build-year','形式','钱','单位','网址','推荐语'] # 如果文件由第一行,就不用了 with open('链家二手房 为了防止"给链家服务器带来压力“选择每页隔几秒再切换下页 7.
68120发布于 2019-12-24 - 来自专栏小明的博客
房天下二手房交易数据爬取
本次是爬取西安房天下上的二手房交易数据，主要面临的困难有： 网页的重定向问题的识别 不完全规则网页的匹配规则书写问题 爬虫效率问题 滑块验证问题 import requests from scrapy.selector /div[@class="tt"]/text()').extract_first() # .replace('\n', '').strip() # 楼层 x7 = se /h4/text()').extract_first() datas.append([x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x27, x8, x9, x10, x11, url并非链接地址栏显示的url，据我观察链接地址栏的url会在一段时间后失效，具体的机理分析仍有待进一步的深入学习 终稿 经过一番重塑修改，对代码的逻辑进行进一步优化，最后写出了最终版本的房天下二手房交易数据爬取 se(text=data).xpath( '//div[@class="tt"]/a/text()').extract()[0] # 总楼层 x7
1.1K10编辑于 2022-09-06 - 来自专栏迪迪的Python专栏
用Python分析广州房地产市场
2017年至2019年南京和长沙二手房（元/㎡） [ab43637b7e56e7f20a86c68d094bd9b6.png] 那么，我们该如何分析房地产市场？ 2019年以来广州土地招拍挂成交面积（万㎡） [7e2acb655974ad2c4a321f7421fb6c42.png] 从各月份土地成交来看，广州2019年前半年土拍市场相对沉寂，年中以后开始恢复正常 ，简单清洗后部分数据展示如下： [0293809f94baccc9ae9ff863ce304a86.png] 分析二手房数据 量价走势 近5年广州二手房量价走势 [23416760f51ab7ad3f80b5e46e4dd84f.png 房价分布 2020年上半年广州各区二手房均价（元/㎡） [02190b0b964558b7dba1a2c6c541d2a9.png] 从房价分布来看，2020年1月至6月二手房均价最高的地区为越秀区和天河区 楼盘成交TOP20 2020年1月至6月广州二手房成交TOP20楼盘 [7cc16e92e0fd9fd1ae6b5904c39e2c4b.png] 从楼盘成交来看，2020年1月至6月广州二手房成交数量最多的楼盘为位于增城区的锦绣天伦花园
76460编辑于 2022-01-10 - 来自专栏网络爬虫
各地二手房指导价之后的市场情况
今年房价热点地区，陆续推出二手房交易指导价格机制，使得二手房成交量下降，交易周期变长。同时部分地区限购，导致二手房市场客户较难向一手房市场转化。 银行部分由于贷款额度限制，优先保障新房，相应二手房住房按揭贷款使用额度不断减少，贷款周期变长，甚至部分地区银行已经暂缓二手房贷款。 已经实施二手房交易实施指导价的城市有深圳、成都、西安、上海。 深圳和成都的二手房指导价力度相对较大，因此最最近几个月的二手房交易量和面积、单价都下降明显。其中6月深圳二手房过户2575套，同比下跌75%，成都6月的二手房过户低于4000套，连续三个月大幅下降。 目前看二手房指导价的政策，对二手市场的影响还是很大的，具体可以通过爬虫程序采集房产信息数据，动态了解市场行情： package main import (
48310发布于 2021-07-13 - 来自专栏猪圈子
如何用Python爬取分析北京二手房数据？
背锅侠 一个有个性的订阅号 ---- 近期，有个朋友联系我，想统计一下北京二手房的相关的数据，而自己用Excel统计工作量太过于繁杂，问我用Python该如何实现。 构造要访问的URL 这里，我试着抓取北京海淀区二手房的相关数据。首先，是观察一下URL的结构，如下： ? 通过构建这100个URL，可以抓取海淀正在出售的二手房的相关的信息。 观察这个页面，可以发现每页有30个房子的信息，因为房子的详细信息肯定存储在子链接中。但是如何获取这些房子的链接呢？ 望河园 710万 2室1厅低楼层/共17层 西南平层/简装 87406元/平米 16 150.05平米2000年建/板楼 美丽园 1550万 3室2厅低楼层/共7层 逸成东苑 807万 3室1厅低楼层/共17层 西南精装 90715元/平米 20 172.56平米2003年建/板楼 万泉新新家园 2498万 3室2厅低楼层/共7层
1.2K10发布于 2019-07-24 - 来自专栏Python数据科学
数据分析实战—北京二手房房价分析
北京二手房房价分析与预测 目的：本篇给大家介绍一个数据分析的初级项目，目的是通过项目了解如何使用Python进行简单的数据分析。 # 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= 二手房房数量：从数量统计上来看，目前二手房市场上比较火热的区域。海淀区和朝阳区二手房数量最多，差不多都接近3000套，毕竟大区，需求量也大。然后是丰台区，近几年正在改造建设，有赶超之势。 在Renovation和Elevator的分类条件下，使用 FaceGrid 分析 Year 特征，观察结果如下： 整个二手房房价趋势是随着时间增长而增长的； 2000年以后建造的二手房房价相较于2000 年以前有很明显的价格上涨； 1980年之前几乎不存在有电梯二手房数据，说明1980年之前还没有大面积安装电梯； 1980年之前无电梯二手房中，简装二手房占绝大多数，精装反而很少； Floor 特征分析
2.2K30发布于 2018-08-06 - 来自专栏吉吉的机器学习乐园
Python二手房价格预测（二）——数据处理及数据可视化
2984 non-null object 5 房屋户型 2984 non-null object 6 所在楼层 2984 non-null object 7 def ratioTH(df, flag): CN_NUM = {'十': 10, '一': 1, '二': 2, '三': 3, '四': 4, '五': 5, '六': 6, '七': 7, 2984 non-null object 5 房屋户型 2984 non-null object 6 所在楼层 2984 non-null object 7 print(data[c].value_counts()) ''' 输出： 平层 2742 跃层 112 错层 53 复式 53 暂无数据 7 plt.text(a,b+3,'%.f' % b,ha='center',va='bottom',fontsize=10); plt.xticks(rotation = 45) plt.show() 7、
2.2K20编辑于 2022-07-13 - 来自专栏Python分享
Python爬虫实战：爬取链家网二手房数据
相对于新房交易市场来说，如今的二手房交易市场一点也不逊色，很多二手房的信息刚刚挂出来，就被其他购房者拿下了。 ? 项目目标 爬取链家网二手房信息 受害者地址 https://cs.lianjia.com/ershoufang/pg%7B%7D/ ? dit['单价'] = unitPrice csv_writer.writerow(dit) print(dit) 保存数据 import csv f = open('二手房信息
3.3K40发布于 2020-09-24 - 来自专栏Python与Excel之交
手拐手带你分析深圳二手房市场情况！
今天的数据集来自于之前的爬虫项目：爬取城市二手房数据，今天的文章亦是对深圳存量二手房的一个分析实战。 文章会对深圳整体、各区域的二手房价格、二手房属性等多个维度进行探索，相信你会从中发现影响房屋价格的主要因素。 例如：总楼层是7层，1-2是低楼层、3-5是中楼层、6-7是高楼层 这样做的好处是将楼层的高度统一到一个层级，但是也会相对的失真，毕竟不同总高的楼总体价格都是差别很大的 这里，为了方便计算，直接采用第一种思路 龙岗区和宝安区的整体分布差异比较相似，而关内三大区域（福田、南山、罗湖）的整体分布差异比较相似 户型分布 绘图如下： 从户型来看，3室2厅（7737）、2室1厅（7467）、1室1厅（5074）分别位居户型存量榜的前三 再往后看7、 举个最简单的例子：7室及7室以上可以统一归为：多室户型 户型结构分布 绘图如下： 平层结构的存量居多，和第二名复式结构的比例大概是8：1，而Loft户型结构的房屋只有一个 这个数据也和现有普通开发商楼盘对应的户型结构比例相近
69840发布于 2021-09-03 - 来自专栏CDA数据分析师
一名合格的数据分析师该怎样解释“买不起房”这件事？
我是一名北漂，来北京7年了，7年时间里不断地租房搬家，心里一直想买一套自己的房子，而北京的房价让我望而却步，打消了念头。又到年底，双方父母催婚催的厉害，在一起5年，确实要考虑结婚了。 链家网是北京知名的房屋买卖平台，于是我爬取了链家的二手房买卖数据，不要问为什么看二手房...爬虫代码如下： 数据清洗整理 将数据进行清洗处理后，剩余2999条数据，其中price是房屋单价(元/平米）， 各区域在售房屋情况分析 发现朝阳区在售二手房屋最多，海淀、丰台、昌平其次。 北京房屋价格分析 北京二手房屋均价为65254元，中位数为61562元。 到此,基于链家网的二手房价格简易分析完成，而我想在海淀区买一套100平米的房子，最好在中层，附近要有地铁，方便上班出行。
688100发布于 2018-02-08 - 来自专栏数据技术
如何快速获取并分析自己所在城市的房价行情？
以笔者目前身在的广州为例，由于一线城市住宅供地需求紧张，每年放出的新盘不多，因此二手房的价格才能更准确、真实地反映当地房价行情，那我们就可以用 Python 爬取互联网上的广州二手房信息来进行分析。 url=_andhfsjjjKRgEWkj7i9cFmYYGsisrnm2A-TN3XZDQXxvGsM9k9ZZSnikW2Yds4s&wd=&eqid=c3435a7d00006bd600000003582bfd1f # 设置二手房列表页URL固定部分 url = 'http://gz.lianjia.com/ershoufang/pg' # 循环爬取二手房列表页页面信息 for i in range(1, 100 这里以 500 为组距，将房源面积分为 7 组，并统计这 7 组中房源的数量。 另外，广州二手房市场的中等水平比其他一线城市要低。综上所述，总价且面积在中等水平的广州二手房源能吸引更多的用户关注。 5.
2.6K51编辑于 2022-01-06 基于Python的二手房价格分析与多种机器学习房价预测
随着新建房价的不断上涨，城市内建筑新房的用地也越来越少，加上对房屋刚性的需求，人民群众对二手房的需求增加，二手房交易市场不断扩大。 二手房市场发展至今，其成交量逐年增多，尤其在一些一线城市，二手房成交量远超新房。由此可见未来二手房市场会吸引到更多的消费和投资。 2def ratioTH(df, flag):3 CN_NUM = {'十': 10, '一': 1, '二': 2, '三': 3, '四': 4, '五': 5, '六': 6, '七': 7, if pd.isna(df['梯户比例']) or "" == df['梯户比例']:5 return 06 strList = df['梯户比例'].split("梯")7 （2）二手房面积分布分析二手房价格预测是面对消费者，或以各种不同的二手房交易平台为基础，对其评估，以此提高消费者对二手市场了解。
74110编辑于 2025-06-12- 来自专栏CDA数据分析师
带你用Python了解北京二手房市场现状
CDA数据分析师 出品 作者：Mika 数据：真达 后期：泽龙 【导读】 今天让我们来聊一聊北京的二手房市场现状。公众号后台，回复关键字“二手房”获取完整数据。 分析了上海二手房的房价，引起了很多人的反响。 那么帝都的二手房市场又是怎样的呢？这次我们用Python来分析下北京的二手房数据。 ? 我们使用Python获取了链家网上北京市16个区的二手房数据。 首先我们看到近一年来，北京二手房房价的走势图，可以看到有回调的趋势，目前的均价在每平方米57589的样子。 北京不同区域的二手房房源数量 那么北京各个区域的二手房源分布如何呢？ ? 经过统计可以看到，朝阳区的二手房数量遥遥领先，达到25648.其次是丰台，共11094。之后海淀、昌平、大兴紧随其后。 北京不同区域的二手房均价 ? 不同区域的二手房价又是怎样的呢？ pos_left='2%')) pie1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%")) pie1.set_colors(['#FF7F0E
52610发布于 2020-08-11 - 来自专栏python全栈教程专栏
全国任意城市二手房价爬取（附源码）+分析教程
q=%E4%B8%8A%E6%B5%B7' page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text tree = etree.HTML /上海二手房.txt','w',encoding='utf-8') for div in div_list: title = div.xpath('. 不是的，请看如下分析： 上面这部分代码是爬取的上海的二手房价 然而网址却是这样的： 这样很容易想到，如果切换城市，仅仅只需要把上海换成别的城市就可以了。 /上海二手房.txt','w',encoding='utf-8') for div in div_list: title = div.xpath('. 爬完二手房价，我都感觉要哭穷了，这房也太贵了吧！！酸了啊！ （顺便打上自己的小小群：970353786，任何代码资料均个人创造与分享）
1.1K10发布于 2021-10-18
腾讯云开发者
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