武汉二手房房源，用途数据分析

很高兴为您解答这个问题。针对武汉二手房房源的用途数据分析，我们可以根据以下方面进行分析：

1. 房源用途类型：可以将房源分为住宅、商铺、办公等类型，统计各类型房源的数量、面积、均价等信息。

2. 区域分布：可以将武汉市划分为不同的区域，统计各区域内房源的数量、面积、均价等信息。

3. 交通便利度：可以分析房源周边的交通情况，如公交、地铁等，以及与商业区、医院、学校等配套设施的距离，从而评估房源的交通便利度。

4. 房龄分布：可以分析武汉市二手房的房龄分布情况，从而了解不同年代的房源的数量、面积、均价等信息。

5. 客户需求：可以通过调查客户对武汉市不同区域、不同类型的房源的需求情况，从而了解市场需求和趋势。

以上是我对您提出的问题的回答，是否满意呢？

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基于python的武汉租房数据统计分析

对于基于Python的租房数据统计分析，我们可以使用Python中的pandas数据分析库来对租房数据进行清洗和处理，用matplotlib绘制数据可视化图表。在数据清洗方面，可以使用pandas进行数据的读取、处理、清洗和过滤；在数据统计方面，可以使用pandas和numpy计算每个地区的平均租金、租房面积、房屋类型等统计数据；最后可以使用matplotlib将分析结果生成可视化的图表展示出来。这样就能快速有效地完成租房数据的统计分析工作。

用python爬取链家网二手房信息武汉藏龙岛部分

好的，以下是使用Python爬取链家网二手房信息武汉藏龙岛部分的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 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'}

# 设置请求参数
params = {
    'page': 1,  # 页数
    'district_id': '103102785927',  # 行政区id，武汉市-江夏区-藏龙岛
    'sort': 'price_desc'  # 排序方式：按价格降序
}

# 发送请求
url = 'https://wh.lianjia.com/ershoufang/'
res = requests.get(url, headers=headers, params=params)

# 解析数据
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
house_items = soup.find_all('div', class_='info clear')

for item in house_items:
    # 获取房源信息
    title = item.find('div', class_='title').a.text.strip()  # 标题
    address = item.find('div', class_='address').div.text.strip()  # 地址
    price = item.find('div', class_='priceInfo').div.text.strip()  # 价格

    print('标题：{}\n地址：{}\n价格：{}\n'.format(title, address, price))

以上代码实现了爬取武汉藏龙岛部分的链家网二手房信息，并按价格降序排列。可以根据需要修改参数来爬取其他区域的数据。需要注意的是，爬取网站时需要设置请求头，否则会被网站封禁。