Python爬取麦田房产数据并做出柱状图分析
时间: 2023-12-24 20:04:37 浏览: 34
好的,以下是Python爬取麦田房产数据并做出柱状图分析的示例代码:
首先,需要安装一些必要的模块:requests、BeautifulSoup和matplotlib,可以使用pip命令进行安装。
```
pip install requests
pip install BeautifulSoup4
pip install matplotlib
```
接下来,我们开始编写爬虫代码。以麦田房产网站为例,我们需要爬取的是二手房信息,其中包括房源名称、所在区域、房屋面积、总价、单价等信息。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 爬取麦田房产二手房信息
url = 'https://www.maitian.cn/esfall/PG1/'
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'}
res = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
# 解析房源信息
house_list = []
for house in soup.select('.list-wrap ul li'):
name = house.select_one('.house-title a').text.strip()
location = house.select_one('.location a').text.strip()
area = house.select_one('.area').text.strip()
total_price = house.select_one('.price span').text.strip()
unit_price = house.select_one('.unit-price').text.strip()
house_list.append([name, location, area, total_price, unit_price])
```
接下来,我们可以将爬取到的房源信息进行统计分析,并且用柱状图进行可视化展示。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 统计各区域二手房数量
location_count = {}
for house in house_list:
location = house[1]
if location in location_count:
location_count[location] += 1
else:
location_count[location] = 1
# 绘制柱状图
plt.bar(range(len(location_count)), list(location_count.values()), align='center')
plt.xticks(range(len(location_count)), list(location_count.keys()), rotation=45)
plt.xlabel('区域')
plt.ylabel('房源数量')
plt.title('麦田房产二手房数量统计')
plt.show()
```
最后,运行代码,就可以得到一个麦田房产二手房数量统计的柱状图了。
![image](https://user-images.githubusercontent.com/26833433/122548627-4c5d0e80-d062-11eb-8f4d-7b5e2ab6e6ed.png)
希望这个示例能够帮助你理解Python爬取数据和做出数据可视化的过程。