西安链家二手房爬虫数据解析

"该实验是关于爬虫技术的实践，主要使用R语言进行网页数据抓取和处理。通过`pacman`包管理依赖，引入了`XML`、`rvest`、`jiebaR`、`dplyr`、`stringr`、`tidyverse`等库，用于解析HTML、数据清洗和数据操作。实验目标是抓取链家西安二手房信息，包括房源名称、基本信息、地址、区县、总价和单价等关键数据。" 在本实验中，首先设置了工作目录到"D:\R"，然后使用`pacman::p_load`函数加载了一系列R包。`XML`包用于处理XML格式的数据，`rvest`是用于网页抓取的工具，`jiebaR`提供了中文分词功能，`dplyr`和`tidyverse`用于数据操作，`stringr`则处理字符串相关任务。 接下来，定义了一个空的数据框`house_inf`用于存储爬取的数据。循环遍历1到5页的链接（使用`for`循环和`str_c`拼接URL），对每个页面进行如下操作： 1. 使用`read_html`函数读取网页HTML内容，并指定编码为"UTF-8"。 2. 使用`html_nodes`和CSS选择器`.titlea`获取房源名称，然后用`html_text`提取文本。 3. 对房源名称进行处理，删除长度小于8的项，并使用`na.omit`去除空值，结果存储在`house_name2`中。 4. 同样，使用`.houseInfo`选择器提取房源基本信息，去除所有空格。 5. 通过`.positionInfoa`选择器获取房源地址，清除空格后，以数据框的形式存储区和县信息，分别存储到`house_qu`和`house_district`中。 6. 通过`.totalPrice`选择器提取总价信息，`.unitPricespan`选择器提取单价信息。 实验中，数据抓取的关键步骤是利用`html_nodes`配合CSS选择器定位网页元素，再用`html_text`提取所需内容。对于抓取的数据，通过`ifelse`和`na.omit`进行清洗，确保数据质量。同时，使用`str_replace_all`去除文本中的特定字符，使数据更规范。 这个实验不仅展示了如何使用R语言进行网络爬虫，还涵盖了数据清洗和预处理的基本步骤，是学习Web数据抓取和数据分析的良好实践。通过这个实验，可以掌握网页抓取的基本技巧，理解如何从HTML中提取信息，并将数据整理成结构化的数据框，为后续的数据分析打下基础。