python爬取二手房数据的困难与解决办法，二手房数据分析预测系统

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?作者|leo

随着科技的进步，信息已经成为了推动科技发展的重要元素。通过对海量数据的分析能够更好的服务于未来的生产生活，并且能够及时调整策略，未雨绸缪。

今天我们为大家展示一个全方位，多维度的数据分析场景——二手房数据分析预测系统。该系统全面展示了数据分析过程中的数据获取，数据预处理，数据分析，可视化呈现以及分析结果的生成。

01数据获取数据获取的方式分为两种：可靠数据渠道采购和Python网络爬虫等技术手段实现。

数据集链接：

链接:
https://pan.baidu.com/s/1-rGGM6tuoDbxtaG9gV4B2w提取码:ftvk

爬虫实现：主要通过requests库和xpath数据解析技术来提取相关字段数据。

02数据载入将上述提取到的信息进行数据整合：

2.1导入相关的python包

2.2加载数据

数据呈现：

查看数据的基本情况，这是做数据分析非常重要的一步，需要查看数据类型，数据缺失情况等等。

通过数据观察，可以发现Elevator（电梯）字段存在严重的数据缺失情况，Size字段也就是房屋大小里面的最大值和最小值出现了1019平米和2平米的面积，根据常识可以判断其中存在异常值。

但是电梯字段的缺失可能是信息未采集或者未上传导致的，我们可以暂时不做处理。对于面积过大的处理，我们在接下来的分析步骤中查看。

03数据分析3.1添加房屋均价字段

该字段显示的是某区内的房屋每平米均价，能够为接下来的数据分析提供更多依据。

通过上述数据，可以发现ID字段对于分析没有意义，通过重排列名提取关键字段，房屋单价使用总价/平米数计算得来。

3.2区域特征分析

区域特征主要使用了pandas中groupby方法对地区进行分类，然后分别计算得到不同地区的总价和单价的汇总信息，最终通过Seaborn库的柱状图和箱线图可视化展现并得出最终结论。

可视化代码：

最终输出图形：

分析结果综述：

a.二手房均价（每平米）：均价最高的城区是西城区，11万/平米，主要的原因是西城区是整个北京市区最为繁华的区域，同时是重点中学的集中地，因此房价最高比较合理；均价次之的区域是东城区，10万/平米，海淀区8.5万/平米，剩余地区均低于8万/平米。

b.二手房数量：数量比较多的区域是海淀区和朝阳区，均接近3000套，丰台区紧随其后。

c.二手房总价分布：通过箱线图，可以看出各区域的房价中位数主要集中在1000万以下，离散度比较高，西城区的最高离散值达到6000万，说明二手房总价数据分布并不理想。

3.3房屋面积Size分析

通过直方图呈现房屋面积的分布状态，散点图来面描述房价和面积的相关性。

分析结果综述：