房地产爬虫数据可视化代码

### 关于房地产数据抓取及可视化

对于房地产数据的获取，可以利用Python中的`requests`库来发送HTTP请求并接收网页响应内容。为了处理这些HTML文档，BeautifulSoup是一个非常有效的工具[^3]。

一旦获得了原始的数据之后，Pandas提供了强大的功能来进行清洗和转换操作。例如，可以通过读入CSV文件创建DataFrame对象，并执行诸如删除缺失值、重命名列名等任务以便更好地准备后续分析工作[^2]。

当涉及到绘制图表展示房产趋势时，Matplotlib与Seaborn都是不错的选择。前者允许自定义程度较高的图形定制；后者则更侧重于统计图的表现力，在快速生成美观直观的结果方面表现出色[^1]。

下面给出一段简单的代码片段作为示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 假设我们有一个包含房价信息的URL列表
url_list = ['http://example.com/property-listings']

dataframes = []
for url in url_list:
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 解析页面上的表格结构化数据到字典中
    property_data = {
        "price": [],
        "area_sqft": [],
        "bedrooms": []
    }
    
    for listing in soup.find_all('div', class_='listing'):
        price_tag = listing.find('span', class_='price').text.strip()
        area_tag = listing.find('span', class_='area').text.strip()
        bedrooms_tag = listing.find('span', class_='bedrooms').text.strip()

        try:
            property_data["price"].append(float(price_tag.replace('$','')))
            property_data["area_sqft"].append(int(area_tag))
            property_data["bedrooms"].append(int(bedrooms_tag))
        except ValueError:
            continue
    
    df = pd.DataFrame(property_data)
    dataframes.append(df)

combined_df = pd.concat(dataframes)

plt.figure(figsize=(8,6))
sns.scatterplot(x='area_sqft', y='price', hue='bedrooms', data=combined_df)
plt.title('Real Estate Price vs Area by Bedrooms')
plt.show()

这段程序首先通过网络爬虫技术收集了多个房源网站上发布的房屋出售广告详情页链接地址组成的列表。接着针对每一个链接发起GET请求获得其对应的HTML源码文本字符串形式的内容。再借助BeautifulSoup解析器提取出其中有关价格、面积以及卧室数量的关键字段存放到临时容器里。最后把这些零散的信息组装成标准格式化的Pandas DataFrame实例供下一步骤调用绘图函数完成最终呈现效果。