南京二手房分析Python代码
时间: 2024-11-21 13:21:59 浏览: 33
在Python中,对南京二手房数据进行分析通常涉及数据获取、数据清洗、统计分析以及可视化。以下是一个简单的示例,展示如何使用Pandas库处理这个问题:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义抓取函数
def fetch_data(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
# 根据实际网页结构解析数据,这里假设数据在table标签内
table = soup.find('table', {'class': 'property-list'})
data = []
for row in table.find_all('tr'):
cols = row.find_all('td')
cols = [col.text.strip() for col in cols]
data.append(cols)
return data
# 获取并加载数据
url = "https://www.example.com/nanjing/second-hand-housing" # 替换为实际的二手房信息网址
data = fetch_data(url)
# 将数据转换为Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
# 数据清洗(例如去除空值、错误的数据等)
df = df.dropna()
# 分析数据
price_stats = df['价格'].describe() # 计算价格的基本统计量
hot_areas = df['区域'].value_counts() # 热门区域排名
# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.bar(hot_areas.index, hot_areas.values)
plt.title('南京热门二手房区域分布')
plt.xlabel('区域')
plt.ylabel('房源数量')
# 输出价格统计
print(price_stats)
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