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链家北京的成交数据。

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简介:
链家平台公布的北京部分区域的二手房交易信息显示,该区域的二手房市场呈现出活跃的成交趋势。 进一步分析链家北京部分城区提供的二手房成交数据,能够更清晰地了解该区域房地产市场的动态变化和交易活跃度。

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    北京链家成交数据显示了北京市房地产市场交易动态,包括房屋买卖、租赁等各类业务的数据分析与趋势预测。 链家北京部分城区二手房成交数据
  • 租房.csv
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    该文件包含链家网在北京地区的房屋租赁信息数据,涵盖不同区域、户型和价格等详细资料,为研究北京住房市场提供有力支持。 链家北京租房数据.csv
  • 利用Python解析二手房.zip
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    本资料提供使用Python语言对链家网北京地区二手房交易信息进行抓取、清洗及分析的方法和代码。适合初学者学习房产数据分析技术。 基于Python的二手房数据分析旨在解决以下几个问题:1)市场情况分析:过去五年内市场的成交单价和总价有何变化?整体销售趋势如何?北京哪些区域的二手房销售表现最佳?
  • 、南都与西安出租车
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    本项目聚焦于分析中国四大历史文化名城——北京、南京、成都和西安的出租车交通数据,旨在通过大数据技术深入了解各城市交通状况及出行模式。 该资源包含了2016年北京、南京、成都和西安各一周的出租车数据集。数据内容包括出租车辆随时间的需求经纬度、供应经纬度、等待时间和乘客满意度。
  • 站点.csv
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    本文件包含了北京市公交站点的相关数据,便于用户分析和了解北京市公共交通网络的分布与布局。 CSV文件可以用于ArcGIS软件。
  • 利用Python抓取、上海、广州租房
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    本项目旨在通过Python编程语言从链家网上自动收集并分析北京、上海和广州三个城市的租房信息,为用户提供最新的房屋租赁市场动态。 链家房屋信息抓取(适合新手练习附源码) 从 `fake_useragent` 导入 UserAgent 模块,用于伪造头部信息;导入 `asyncio` 异步IO模块以及 `aiohttp` 异步网络请求模块,并使用 `requests` 网络请求库。同时引入了 `lxml.etree` 以解析HTML文档和 `pandas` 库进行数据处理。
  • Python实战分析-二手房价格探讨.zip
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    本项目通过Python数据分析工具,深入探索和解析链家网北京地区的二手房交易数据,旨在揭示北京市二手房市场的价格趋势与分布特征。 Python数据分析实战:链家北京二手房价分析 1. 分析目标: - 查看北京市二手房居民住房的价格分布情况。 2. 数据处理步骤: - Part 1: 数据读取与预处理,包括数据导入、初步检查和格式调整等操作; - Part 2: 理解变量含义及选取有效变量,并进行重复值缺失值的清理工作; - Part 3: 分析各城区房源的数量分布情况; - Part 4: 探讨各个区域内的房价水平差异。 3. 数据深入分析: - Part 5:研究单价、总价以及高价和低价小区的具体数据,同时关注各城区的房源面积分布特征; - Part 6:探究房屋价格与户型设计、楼层高度、朝向选择及建筑年代之间的关系。
  • 市公线路.zip
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    该压缩文件包含北京市公交车路线的详细信息和数据集,包括各条线路的起始站、终点站、途经站点及运营时间等,便于研究城市公共交通网络。 2019年北京公交线路矢量文件。
  • 车线路Access
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    本数据库为北京市公交线路信息整理而成,涵盖各条线路的详细走向、站点及运营时间等数据,便于查询与分析。 北京公交线路的数据包括598条线路及其沿线所有站点的信息。
  • 获取市公线路
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    本项目旨在提供一个详细的指南,帮助用户通过官方渠道或API接口获取和解析北京市最新的公交线路信息数据,方便公众查询与研究。 这篇文章主要介绍了爬取北京市公交线路信息的全过程,并且对初学者非常友好,细节解释得比较详尽。接下来让我们开始探索相关知识吧。 一、Xpath插件 1. 文件夹格式插件安装步骤: - 首先点击谷歌浏览器右上角的自定义及控制按钮,在下拉框中选择设置。 - 在打开的扩展管理器最左侧选择“扩展程序”选项卡。 - 勾选开发者模式,然后点击加载已解压的扩展程序,并将文件夹路径选择即可完成插件安装。 2. 使用方式: (1)使用快捷键Ctrl+Shift+X来启动插件。如果无法打开,请尝试重新加载一下。 (2)通过按住Shift键并移动鼠标到需要定位的元素上,可以获取该元素的XPath表达式;此时被选中的元素会以黄色底纹高亮显示出来。