木鸟短租数据爬取与预处理

木鸟短租是一家提供短租房源的平台，它提供了丰富的房源信息，包括房源的价格、地理位置、房型、面积、配套设施等等。如果需要对这些数据进行分析和挖掘，我们可以通过爬虫来获取这些数据。

1. 爬取数据

首先，我们需要确定要爬取的数据项和网页结构。在木鸟短租的网站上，每个房源都有一个独立的网页，网页的URL格式如下：

https://www.mdnest.com/room/XXX.html

其中XXX是每个房源的编号。我们可以通过遍历所有的房源编号来获取全部的房源信息。

在爬虫代码中，我们可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库来实现网页的抓取和解析。具体的流程如下：

（1）构造URL列表

url_list = []
for i in range(1, 1000):
    url = 'https://www.mdnest.com/room/' + str(i) + '.html'
    url_list.append(url)

（2）循环遍历URL列表，依次抓取每个网页的HTML代码，并使用BeautifulSoup来解析网页内容，提取需要的数据项。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

data_list = []

for url in url_list:
    try:
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # 获取房源名称
        name = soup.find('div', class_='detail-title').text.strip()

        # 获取房源价格
        price = soup.find('span', class_='detail-price').text.strip()

        # 获取房源地址
        address = soup.find('div', class_='detail-address').text.strip()

        # 获取房源面积
        area = soup.find('div', class_='detail-area').text.strip()

        # 获取房源配套设施
        facilities = []
        for li in soup.find_all('li', class_='tags-item'):
            facilities.append(li.text.strip())

        # 将数据保存到列表中
        data = {
            'name': name,
            'price': price,
            'address': address,
            'area': area,
            'facilities': facilities
        }
        data_list.append(data)

    except:
        continue

2. 数据预处理

在获取到数据之后，我们需要对数据进行预处理。主要包括以下几个方面：

（1）数据清洗：去除重复数据、去除缺失数据、去除异常数据等。

（2）数据转换：将文本类型的数据转换为数值类型的数据，例如将价格字段的“元/天”去掉，转换为float类型的数据。

（3）数据归一化：对不同数据项的取值范围进行归一化处理，例如将面积字段的取值范围缩放到[0,1]区间内。

（4）数据集成：将多个数据源的数据进行整合，形成一个完整的数据集。

（5）数据降维：对于高维的数据集，可以采用PCA等降维算法将其降维到低维空间中，方便后续分析和挖掘。

最终，我们可以得到一份经过预处理的数据集，用于后续的分析和挖掘。