58同城租房数据分析可视化
时间: 2024-01-23 18:15:06 浏览: 155
根据提供的引用内容,可以看出58同城租房数据分析可视化主要包括以下几个方面:
1.卫生间数量对房租的影响:整租时,带卫的房源租金要比不带卫的租金高,且随卫生间数的增加而增加;而合租时,卫生间数量似乎对租金影响不大。
2.房源面积对租金的影响:整租时,租金随房源面积的增加而增加;而合租时,租金不受房源面积的影响。
3.其他因素:除了卫生间数量和房源面积,还有其他因素可能会影响租金,但没有在提供的引用中被提及。
综上所述,58同城租房数据分析可视化主要是通过对租房数据进行分析和可视化展示,帮助租房者更好地了解租房市场的情况,从而做出更明智的租房决策。
相关问题
Python采集58同城数据,并进行数据可视化分析
采集58同城数据可以使用Python的requests库和beautifulsoup库,数据可视化分析可以使用matplotlib库和seaborn库。下面是一个简单的例子:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 设置请求头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
# 发送请求获取页面
url = 'https://bj.58.com/pinpaigongyu/pn/{page}/?minprice=2000_4000'
house_data = []
for page in range(1, 3):
res = requests.get(url.format(page=page), headers=headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
# 解析页面获取数据
house_list = soup.select('.list > li')
for house in house_list:
house_title = house.select('.title a')[0].string
house_location = house.select('.add > a')[0].string.strip()
house_price = house.select('.money > b')[0].string
house_data.append({'title': house_title, 'location': house_location, 'price': house_price})
# 数据可视化分析
df = pd.DataFrame(house_data)
df['price'] = df['price'].astype(int)
df['location'] = df['location'].apply(lambda x: x.split('-')[0])
sns.boxplot(x='location', y='price', data=df)
plt.show()
```
这个例子以北京地区的品牌公寓为例,爬取了两页的房源数据,并使用箱线图对不同地区的房价进行了可视化分析。
python爬虫58同城可视化
Python爬虫可以通过使用requests库来实现网页的抓取,并通过BeautifulSoup库来解析网页内容。在参考的CSDN博客文章《python爬虫租房信息在地图上显示》中,作者详细介绍了如何使用Python爬虫从58同城网站上获取租房信息,并将这些信息在地图上进行可视化展示。
在另一个项目中,作者使用了多线程爬取58同城二手商品信息,并使用了Jupyter来将数据进行可视化展示。在主函数中,作者首先获取了58同城各个频道的链接,然后使用线程池来并发地抓取数据并存储到MongoDB数据库中。
另外,作者还在CSDN阅读了关于Python爬虫的文章,并学习了秦璐老师《七周成为数据分析师》系列的Python内容,主要是关于pandas库的使用。在可视化方面,作者使用了Power BI进行绘制,后续还有改进和完善的计划。
综上所述,Python爬虫可以通过抓取58同城网站的数据,并通过可视化工具进行数据展示,例如在地图上显示租房信息或使用Power BI进行数据可视化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python爬取58同城广州房源+可视化分析](https://blog.csdn.net/R3eE9y2OeFcU40/article/details/80423922)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python:爬取58同城全部二手商品信息(转转网)](https://blog.csdn.net/DR_eamMer/article/details/79428382)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]