来源：CSDN

3500字

本文约，建议阅读

本文根据Python爬取了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。

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。

Python爬取赶集网北京二手房数据

入门爬虫一个月，所以对每一个网站都使用了Xpath、Beautiful Soup、正则三种方法分别爬取，用于练习巩固。数据来源如下：

Xpath爬取：

这里主要解决运用Xpath如何判断某些元素是否存在的问题，比如如果房屋没有装修信息，不加上判断，某些元素不存在就会导致爬取中断。

import requestsfrom lxml import etreefrom requests.exceptions import RequestExceptionimport multiprocessingimport timeheaders = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}def get_one_page(url): try: response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: return Nonedef parse_one_page(content): try: selector = etree.HTML(content) ALL = selector.xpath('//*[@id="f_mew_list"]/div[6]/div[1]/div[3]/div[1]/div') for div in ALL: yield { 'Name': div.xpath('dl/dd[1]/a/text()')[0], 'Type': div.xpath('dl/dd[2]/span[1]/text()')[0], 'Area': div.xpath('dl/dd[2]/span[3]/text()')[0], 'Towards': div.xpath('dl/dd[2]/span[5]/text()')[0], 'Floor': div.xpath('dl/dd[2]/span[7]/text()')[0].strip().replace('\n', ""), 'Decorate': div.xpath('dl/dd[2]/span[9]/text()')[0], #地址需要特殊处理一下 'Address': div.xpath('dl/dd[3]//text()')[1]+div.xpath('dl/dd[3]//text()')[3].replace('\n','')+div.xpath('dl/dd[3]//text()')[4].strip(), 'TotalPrice': div.xpath('dl/dd[5]/div[1]/span[1]/text()')[0] + div.xpath('dl/dd[5]/div[1]/span[2]/text()')[0], 'Price': div.xpath('dl/dd[5]/div[2]/text()')[0] } if div['Name','Type','Area','Towards','Floor','Decorate','Address','TotalPrice','Price'] == None:##这里加上判断，如果其中一个元素为空，则输出None return None except Exception: return Nonedef main(): for i in range(1, 500):#这里设置爬取500页数据，在数据范围内，大家可以自设置爬取的量 url = 'http://bj.ganji.com/fang5/o{}/'.format(i) content = get_one_page(url)

Beautiful Soup爬取：

import requestsimport refrom requests.exceptions import RequestExceptionfrom bs4 import BeautifulSoupimport csvimport timeheaders = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}def get_one_page(url): try: response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: return Nonedef parse_one_page(content): try: soup = BeautifulSoup(content,'html.parser') items = soup.find('div',class_=re.compile('js-tips-list')) for div in items.find_all('div',class_=re.compile('ershoufang-list')): yield { 'Name':div.find('a',class_=re.compile('js-title')).text, 'Type': div.find('dd', class_=re.compile('size')).contents[1].text,#tag的 .contents 属性可以将tag的子节点以列表的方式输出 'Area':div.find('dd',class_=re.compile('size')).contents[5].text, 'Towards':div.find('dd',class_=re.compile('size')).contents[9].text, 'Floor':div.find('dd',class_=re.compile('size')).contents[13].text.replace('\n',''), 'Decorate':div.find('dd',class_=re.compile('size')).contents[17].text, 'Address':div.find('span',class_=re.compile('area')).text.strip().replace(' ','').replace('\n',''), 'TotalPrice':div.find('span',class_=re.compile('js-price')).text+div.find('span',class_=re.compile('yue')).text, 'Price':div.find('div',class_=re.compile('time')).text } #有一些二手房信息缺少部分信息，如：缺少装修信息，或者缺少楼层信息，这时候需要加个判断，不然爬取就会中断。 if div['Name', 'Type', 'Area', 'Towards', 'Floor', 'Decorate', 'Address', 'TotalPrice', 'Price'] == None: return None except Exception: return Nonedef main(): for i in range(1,50): url = 'http://bj.ganji.com/fang5/o{}/'.format(i) content = get_one_page(url) print('第{}页抓取完毕'.format(i)) for div in parse_one_page(content): print(div) with open('Data.csv', 'a', newline='') as f: # Data.csv 文件存储的路径,如果默认路径就直接写文件名即可。 fieldnames = ['Name', 'Type', 'Area', 'Towards', 'Floor', 'Decorate', 'Address', 'TotalPrice', 'Price'] writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() for item in parse_one_page(content): writer.writerow(item) time.sleep(3)#设置爬取频率，一开始我就是爬取的太猛，导致网页需要验证。if __name__=='__main__':

正则爬取：我研究了好久，还是没有解决。

这一过程中容易遇见的问题有：

有一些房屋缺少部分信息，如缺少装修信息，这个时候需要加一个判断，如果不加判断，爬取就会自动终止(我在这里跌了很大的坑)。

Data.csv知识点存储文件路径默认是工作目录，关于Python中如何查看工作目录：

import os #查看pyhton 的默认工作目录print(os.getcwd())#修改时工作目录os.chdir('e:\\workpython')print(os.getcwd())#输出工作目录e:\workpython

爬虫打印的是字典形式，每个房屋信息都是一个字典，由于Python中excel相关库是知识盲点，所以爬虫的时候将字典循环直接写入了CSV。

Pycharm中打印如下：

 

将字典循环直接写入CSV效果如下：

很多初学者对于Address不知如何处理，这里强调一下Beautiful Soup 中.contents的用法，亲身体会，我在这里花了好多时间才找到答案。

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。

数据的说明

Name：主要是商家的醒目标题，不具备分析参考意义Type：卧室数、客厅数、卫生间数Area：面积(平方米)Towards：朝向Floor：楼层Decorate：装修情况，如精装修、简单装修、毛坯房Address：二手房的地址TotalPrice：总价Price：均价(元/平方米)

数据清洗

data<-read.csv("E://Data For R/RData/data.csv")DATA<-data[,-c(1,7)]#将Name和Address两列去掉DATA[sample(1:nrow(DATA),size=10),]

#在爬取的时候加入了判断，所以不知道爬取的数据中是否存在缺失值，这里检查一下colSums(is.na(DATA))

#这里将Type的卧室客厅和卫生间分为三个不同的列##这里需要注意，有一些房屋没有客厅如：1室1卫这时候需要单独处理，还有一些没有厕所信息。library(tidyr)library(stringr)DATA=separate(data=DATA,col=Type,into = c("Bedrooms","Halls"),sep="室")DATA=separate(data=DATA,col=Halls,into = c("Halls","Toilet"),sep="厅")##将卫生间后面的汉字去掉DATA$Toilet<-str_replace(DATA$Toilet,"卫","")###如图六，将Halls中带有汉字去掉，因为有一些房屋信息没有客厅，如：1室1厅，在分成卧室和客厅时，会将卫生间分到客厅一列。DATA$Halls<-str_replace(DATA$Halls,"卫","")##取出没有客厅信息的数据，这些数据被separate到Halls列newdata<-DATA[which(DATA$Toilet %in% NA),2]newdata##将没有客厅的房屋信息Halls列填充为0DATA[which(DATA$Toilet %in% NA),2]<-0DATA[which(DATA$Toilet %in% NA),3]<-newdatacolSums(DATA=="") Bedrooms Halls Toilet Area Towards Floor Decorate 0 0 2 0 0 0 0 TotalPrice Price 0 0 ##发现有2个厕所没有信息,将其填写为0。DATA$Toilet[DATA$Toilet == ""]<-0

##这里将Area后的㎡去掉DATA$Area<-str_replace(DATA$Area,"㎡","")##查看Towards的类型table(DATA$Towards)Towards 北向 东北向 东南向 东西向 东向 南北向 南向 西北向 51 25 23 50 65 32 1901 678 38 西南向 西向 28 26 ##将Floor信息带括号的全部去除DATA$Floor<-str_replace(DATA$Floor,"[(].*[)]","")##正则表达式#查看Floor的类别信息 低层 地下 高层 共1层 共2层 共3层 共4层 共5层 中层 632 32 790 36 61 101 68 130 1016 #分别将TotalPrice和Price后面的万元、元/㎡去掉DATA$TotalPrice<-str_replace(DATA$TotalPrice,"万元","")DATA$Price<-str_replace(DATA$Price,"元/㎡","")head(DATA)

 

##将数据转换格式DATA$Bedrooms<-as.factor(DATA$Bedrooms)DATA$Halls<-as.factor(DATA$Halls)DATA$Toilet<-as.factor(DATA$Toilet)DATA$Area<-as.numeric(DATA$Area)DATA$TotalPrice<-as.numeric(DATA$TotalPrice)DATA$Price<-as.numeric(DATA$Price)DATA$Towards<-as.factor(DATA$Towards)DATA$Decorate<-as.factor(DATA$Decorate)str(DATA)

以上数据清洗完毕。

描述性分析

这部分的

---

版权说明： 本文由用户上传，如有侵权请联系删除！

---

标签：