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【python】Python二手房住房数据抓取可视化（源码+数据集+论文）【独一无二】

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目录

• 【python】Python二手房住房数据抓取可视化（源码+数据集+论文）【独一无二】
• 一、设计要求
• • • • 爬取部分
      • 可视化部分
• 二、设计思路
• • • • 1. 设置请求参数
      • 2. 发送请求并获取网页内容
      • 3. 提取数据
      • 4. 保存数据到 CSV 文件
• 三、可视化分析
• • 户型与总价的柱状图分析
  • 朝向的分布饼状图分析
  • 面积与单价的散点图分析

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一、设计要求

爬取部分

本项目旨在从安居客网站上抓取郑州东新区的房产信息，主要包括以下字段：标题、户型、面积、朝向、楼层、建造时间、小区名称、小区地址、总价和单价。为了实现这一目标，首先使用 requests 库发送 HTTP GET 请求，获取目标网页的 HTML 内容。为了模拟浏览器访问，需设置合适的请求头信息。然后解析 HTML 内容，构建 XPath 查询对象。通过循环遍历每个房产信息块，使用 XPath 表达式提取各个字段的内容，并将结果存储在列表中。最后，使用 csv 模块将提取的数据写入 CSV 文件，方便后续的数据分析和处理。

可视化部分

数据爬取完成后，需对数据进行可视化分析，以更好地理解和展示房产市场的特点和趋势。使用 pandas 库读取 CSV 文件中的数据，并使用 matplotlib 库进行可视化操作。首先，绘制总价和单价的箱线图，通过箱线图展示房产价格的分布情况。其次，绘制面积与总价的折线图，展示房产面积与总价之间的关系。接着，绘制户型与总价的柱状图，分析不同户型的平均价格分布。再者，绘制朝向的分布饼状图，展示不同朝向房产的比例。最后，绘制面积与单价的散点图，分析房产面积与单价之间的关系。所有图表均需设置合适的标题和标签，以便清晰地传达数据分析结果。通过这些可视化图表，可以直观地展示房产市场的各种特征，为进一步的市场分析和决策提供数据支持。

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二、设计思路

1. 设置请求参数

   • 定义目标网页的 URL 和请求头信息，伪装成浏览器进行访问。

2. 发送请求并获取网页内容

   • 使用 requests 库发送 HTTP GET 请求，获取目标网页的 HTML 内容。

3. 解析网页内容

   • 使用 lxml 库的 etree 模块解析 HTML 内容，构建 XPath 查询对象。

4. 提取数据

   • 定义一个空的列表 message 用于存储提取的房产信息。
   • 使用循环和 XPath 查询提取每个房产的详细信息，包括标题、户型、面积、朝向、楼层、建造时间、小区名称、小区地址、总价和单价。
   • 每个房产的信息被追加到 message 列表中。

5. 保存数据到 CSV 文件

   • 使用 csv 模块将提取的数据写入到 CSV 文件中，方便后续的数据分析和处理。

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1. 设置请求参数

import csv
import requests
from lxml import etree

    
    # 代码略(至少十行)... 
	# 代码略(至少十行)... 
	

分析：

• 导入必要的库：csv 用于数据存储，requests 用于发送 HTTP 请求，lxml.etree 用于解析 HTML 内容。
• 定义目标网页的 URL 和请求头信息，使用请求头信息来模拟浏览器访问 。

2. 发送请求并获取网页内容

response = requests.get(url, headers=headers)
etree = etree.HTML(response.text)

分析：

• 使用 requests.get 方法发送 GET 请求，获取网页内容。
• 使用 etree.HTML 方法将网页内容解析为 HTML 文档对象，便于后续使用 XPath 进行数据提取。

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3. 提取数据

message = [["标题", "户型", '面积', '朝向', '楼层', '建造时间', '小区名称', '小区地址', '总价', '单价']]
for i in range(1, 84):
    
    # 代码略(至少十行)... 
	# 代码略(至少十行)... 
	
    message.append([room_title, room_type, room_area, room_forward, room_fnum, room_time, room_name, room_addr, total_price, single_price])

分析：

• 初始化 message 列表，包含数据列的标题。
• 使用 for 循环遍历每个房产信息块，范围为 1 到 83（假设总共有 83 个房产信息块）。
• 使用 XPath 表达式提取各个字段（如标题、户型、面积等）的内容，并将结果转换为字符串，去除多余的空格和换行符。
• 提取的每个字段依次打印出来（用于调试），然后将每个房产信息追加到 message 列表中。

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4. 保存数据到 CSV 文件

with open("data.csv", encoding="utf-8", mode="w", newline="") as f:
    row = csv.writer(f)
    row.writerows(message)

分析：

• 使用 with open 语句以写模式打开 CSV 文件 data.csv。
• 使用 csv.writer 创建 CSV 写入对象 row。
• 使用 writerows 方法将 message 列表中的所有数据写入 CSV 文件。

总结：
这段代码的主要目的是从指定的网页中抓取房产信息并将其保存到 CSV 文件中，以便后续进行数据分析。具体步骤包括发送请求获取网页内容、解析 HTML 提取数据、存储数据到 CSV 文件。这种方法可以有效地自动化数据收集过程，为数据分析提供原始数据来源。

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三、可视化分析

大大节省了人工收集的时间和成本，提高了数据的准确性和时效性。通过将数据存储在CSV文件和MySQL数据库中，不仅便于本地备份，还能支持更复杂的数据查询和分析。利用pandas和matplotlib进行数据分析和可视化，使数据的分布情况能够直观地展示，为用户提供有力的决策支持。

本程序可以广泛应用于房地产市场分析、商品价格监控、新闻舆情分析等领域，展示了现代数据处理技术在实际业务中的巨大潜力。通过自动化数据采集与分析，本程序能够为各类业务场景提供强有力的技术支持和数据分析能力，为用户带来更高效、更精准的服务体验

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户型与总价的柱状图分析

户型与总价的柱状图展示了不同户型房屋的平均总价。通过对比不同户型的平均总价，可以了解不同户型在市场上的价格定位。从图中可以看到，3室2厅2卫的房屋平均总价明显高于3室2厅1卫的房屋。这表明，户型在一定程度上决定了房屋的市场价值，带有更多房间和卫生间的户型一般价格较高。柱状图的高度代表了不同户型的平均总价，柱子的颜色和长度帮助我们直观地对比不同户型的价格差异。这种可视化方式非常适合用于比较分类数据的平均值，可以清晰地展示不同类别（户型）之间的差异，从而帮助我们做出更明智的购房决策或市场分析。

# 户型与总价的柱状图
plt.subplot(2, 2, 2)
df.groupby('户型')['总价'].mean().plot(kind='bar', color='skyblue')
plt.title('户型与总价的柱状图')
plt.xlabel('户型')
plt.ylabel('平均总价 (万元)')

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朝向的分布饼状图分析

朝向的分布饼状图展示了各房屋朝向在总数据中的占比。通过这张图，可以直观了解不同朝向房屋的分布情况。图中，不同颜色的扇形代表不同朝向的房屋，扇形的面积表示该朝向房屋在总数据中的比例。从图中可以看出，南向和南北向的房屋占据了大部分市场份额，说明这些朝向的房屋更受欢迎。南向房屋由于光照条件好，通常被认为更适合居住，而南北通透的户型则兼具通风和采光的优点，因此这两种朝向的房屋比例较高。饼状图的好处在于能够直观地展示数据的组成部分及其比例，适合用于展示分类数据的分布情况。这种图表非常适合用于市场调查、消费者偏好分析等领域，帮助我们快速了解市场分布和消费者喜好。

面积与单价的散点图分析

面积与单价的散点图展示了各房屋面积与单价之间的关系。每个点代表一套房屋，X轴表示房屋的面积，Y轴表示房屋的单价。通过这张图，可以观察面积与单价之间是否存在某种趋势或模式。从图中可以看出，面积较小的房屋单价较高，而面积较大的房屋单价相对较低，这表明在同一区域内，小户型房屋的单价普遍较高。这可能是因为小户型房屋总价较低，更容易被首次购房者或投资者接受，因此市场需求较大，导致单价较高。而大户型房屋由于总价较高，购房者相对较少，单价也相对较低。散点图的好处在于能够展示两个变量之间的关系及其分布情况，通过观察散点的分布，可以识别出数据中的异常点或趋势。这种图表非常适合用于探索性数据分析，帮助我们发现数据中的潜在模式或关系。

# 面积与单价的散点图
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.scatter(df['面积'], df['单价'], color='purple')
plt.title('面积与单价的散点图')
plt.xlabel('面积 (㎡)')
plt.ylabel('单价 (元/㎡)')

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