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链家网深圳二手房信息-2020.04.03

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简介:
链家网提供最新、最全面的深圳二手房交易信息。2020年4月3日的数据涵盖各区房源详情,包括价格、面积和户型等详细资料,助您轻松找到理想居所。 通过爬虫获取的链家网深圳二手房2020年4月3日的数据包含11个字段:区域(area)、标题(title)、社区名称(community)、位置描述(position)、税费信息(tax)、总价(total_price)、单价(unit_price)、房屋类型(hourseType)、房屋面积(hourseSize)、朝向(direction)和装修情况(fitment)。

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客服
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  • -2020.04.03
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    链家网提供最新、最全面的深圳二手房交易信息。2020年4月3日的数据涵盖各区房源详情,包括价格、面积和户型等详细资料,助您轻松找到理想居所。 通过爬虫获取的链家网深圳二手房2020年4月3日的数据包含11个字段:区域(area)、标题(title)、社区名称(community)、位置描述(position)、税费信息(tax)、总价(total_price)、单价(unit_price)、房屋类型(hourseType)、房屋面积(hourseSize)、朝向(direction)和装修情况(fitment)。
  • 20 - Python分析源数据
    优质
    本项目利用Python编程语言对链家网站上的深圳市二手房交易数据进行收集、清洗和分析,旨在揭示市场趋势及价格分布。 20 | 使用Python进行链家深圳二手房房源数据分析
  • 2024年数据及源码集合
    优质
    本资料集收录了2024年深圳市链家房地产经纪公司的二手房详细数据和相关源代码,为房产研究人员与投资者提供全面信息支持。 在探讨深圳房地产市场时,链家二手房数据集为我们提供了一个重要的视角。特别是在2024年,随着市场的波动和变化,链家后台的二手房源数据成为分析市场趋势的重要参考。 首先,链家二手房数据集包含了丰富的信息,如房源标题、面积、所在社区、位置、总价、单价、房型、朝向以及装修情况等。这些数据为我们提供了详尽的市场信息,使我们能够全面了解深圳二手房市场的现状。 在获取数据源码时,通常涉及的是从链家网站爬取这些数据的代码。这些代码使用了Python等编程语言,并结合如BeautifulSoup等库来解析HTML页面,从而获取所需的数据。需要注意的是,在进行此类操作时必须遵守相关法律法规和网站的robots.txt协议,确保数据的合法性和合规性。 对于深圳2024年的链家二手房数据集,我们可以观察到一些趋势。例如,从2024年1月的数据来看,二手房成交量呈现出企稳回升的趋势,而新房成交量则继续探底。这表明在当前市场环境下,二手房市场相对更为活跃。同时,从链家后台的数据变化趋势来看,二手房的挂盘量正在逐步下降,房价虽然积重难返但也在筑底企稳。
  • 上海+代码
    优质
    这似乎是指一个提供上海地区二手房交易相关信息和功能支持的平台或应用,可能包含房源搜索、价格查询等功能,并且涉及一些编程实现的技术细节。但鉴于您提到“+ 代码”,如果需要具体关于软件开发或者技术实现的信息,请进一步明确需求以便更准确地提供帮助。目前这段简介主要侧重于用户端的功能介绍。 上海链家所有二手房资源。
  • 使用Python和Selenium抓取
    优质
    本项目利用Python编程语言结合Selenium工具,自动化地从链家网上收集二手房的相关数据,包括价格、面积及位置等关键信息。 使用Python结合Selenium可以实现对链家网二手房网站的数据爬取。
  • 广州(截至2017.11.29)
    优质
    该页面提供了截至2017年11月29日广州市链家地产二手房详细信息,包括房源位置、面积、价格等,为购房客户提供全面参考。 使用Python爬取了广州链家二手房的数据,采集时间为2017年11月29日。
  • 武汉数据分析
    优质
    《武汉链家二手房信息数据分析》旨在深入剖析武汉市二手房市场的现状与趋势,基于大数据技术提供精准市场洞察,为购房者和投资者提供决策支持。 武汉市二手房数据包括经纬度、地址、户型、价格及朝向等详细信息。
  • 使用Python-Scrapy抓取交易
    优质
    本项目利用Python Scrapy框架设计并实现了一套自动化数据采集系统,专门针对链家网上的二手房交易信息进行高效精准地爬取。 使用Scrapy抓取链家网的二手房成交数据。
  • 详情
    优质
    链家网提供详尽的租房详情信息,涵盖各区域优质房源,致力于为租客带来便捷、透明的租房体验。 本资源作为链家网出租房信息的爬虫数据,用于博客文章《正则表达式分组及pandas实用操作》的数据来源。