数据爬取，存储，清洗，可视化，二手房信息代码

数据爬取是指通过网络或其他数据源自动提取有价值的信息的过程，常用Python库如BeautifulSoup、Scrapy等。首先，你需要确定目标网站的结构，然后编写相应的脚本来抓取数据。

数据存储通常涉及将抓取的数据保存到数据库（如MySQL、MongoDB）、CSV文件或者NoSQL系统，比如Pandas库可以帮助处理并存储DataFrame对象。

清洗数据是数据分析的重要步骤，它包括去除重复值、填充缺失值、格式转换、异常值检测和修正等工作。可以使用pandas等库来进行数据清洗。

对于二手房信息代码示例，假设我们要抓取链家网上的房源信息，可能会用到如下伪代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 爬取函数
def scrape_zillow(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取信息（这里仅作演示，实际需要根据网页结构调整）
    listings = soup.find_all('div', class_='property-card')  # 查找所有房源卡片
    for listing in listings:
        title = listing.find('h2').text  # 房源标题
        price = listing.find('span', class_='price').text  # 房价
        location = listing.find('span', class_='location').text  # 地点
        
        # 存储或处理数据
        store_data(title, price, location)

# 数据存储函数
def store_data(title, price, location):
    # 这里可以用pandas DataFrame或者字典存储数据
    df = pd.DataFrame({'title': [title], 'price': [price], 'location': [location]})
    df.to_csv('zillow_listings.csv', index=False)

# 调用爬虫
scrape_zillow('https://www.zillow.com/homes/SF/')