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链家二手房交易数据集通过爬虫抓取，为原始数据，以csv文件形式存在。

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简介：
该资源用于爬取数据集，主要面向Python数据分析初学者。数据集为原始数据，未经过任何处理或调整，具体信息如下：地址位于水道子胡同1室0厅，面积为10.8平方米，朝向为西南；其他相关信息包括2020年4月13日挂牌，价格定为100万人民币，房屋类型为底层板楼（共1层），房屋已满五年。该房产的成交周期仅需1天，并且姓名咨询服务是免费提供的。

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  • 链家二手房交易原始数据集（爬虫获取，未经处理的CSV文件）
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    该数据集包含通过爬虫技术直接从链家网站收集的二手房交易信息，以原始CSV格式提供，未经过任何清洗或整理。 爬取数据资源仅供初学Python数据分析使用。数据为原始数据且未经修改：水道子胡同 1室0厅 10.8平米 西南 | 其他，2020年4月13日挂出，价格为100万；位于底层（共1层），板楼结构，房屋满五年。挂牌价为100万，成交周期为一天。
     
  • 厦门链家二手房数据爬虫.zip
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    本项目为厦门链家网站二手房信息的数据抓取工具，旨在通过Python编写爬虫程序自动化收集房源详情，包括价格、位置和配套设施等关键参数。适用于房地产市场分析及个人购房参考。 Python可视化项目案例展示了如何使用Python进行数据可视化的实践。通过这些案例可以学习到多种图表的绘制方法以及数据分析技巧，对于初学者来说是非常好的入门教程；而对于有一定经验的人来说，则提供了更高级的数据展示技术与应用实例。
     
  • 郑州链家二手房数据爬取
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    本项目旨在通过编写Python程序爬取郑州链家网上的二手房信息数据，为房产数据分析和研究提供详实的数据支持。 使用爬虫抓取链家郑州二手房的数据。
     
  • Python爬虫Scrapy-城市二手房数据抓取及存储
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    本项目利用Python Scrapy框架抓取并分析各城市的二手房市场信息，并将数据妥善存储以便后续研究与应用。 使用Scrapy编写的爬虫可以方便地获取城市二手房的各种信息，如房价、面积及位置等，并利用Beautifulsoup进行页面解析以忽略反爬机制。
     
  • 使用MATLAB爬虫抓取链家网新房数据并存入XLS表格
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    本项目利用MATLAB编写爬虫程序，自动从链家网获取新房信息，并将采集的数据整理后保存至XLS文件中，便于后续分析与处理。 我编写了一个基于MATLAB的爬虫代码，用于从链家网获取新房源的信息，并将小区名称、价格、地址以及网络连接数据保存到Excel文件中。
     
  • Python简单爬虫抓取上海链家二手房房源信息
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    本项目利用Python编写简易网络爬虫程序，专注于抓取和解析上海链家网站上的二手房房源信息，包括价格、面积等关键数据。 编写一个简单的爬虫程序来抓取上海地区链家网站上挂牌的二手房信息。
     
  • Python二手房数据爬虫
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    本项目为一个使用Python编写的二手房信息自动采集工具，通过网络爬虫技术收集房产网站上的房源数据，便于用户分析和比较。 Python 二手房信息爬虫实验文档和说明：网站的HTML结构可能需要根据实际情况进行调整。
     
  • 二手房交易平台房价数据爬取工具.zip
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    本项目为一个用于抓取二手房交易平台房价信息的数据爬虫工具包，帮助用户快速获取房产市场行情，便于进行数据分析和决策。 这是一个作者毕业设计的爬虫程序，用于从58同城、赶集网、链家、安居客、我爱我家网站上抓取房价交易数据。欢迎使用！ 关于AWK文件（File_catalog.awk）提供的算法：这套算法是用GNU工具awk语言实现的，可以处理由上述爬虫采集的数据，并按月和房屋类型将其拆分到不同的文件中。 使用方法： 在Linux/Unix系统或者其他支持运行awk程序的操作平台上执行以下命令： ``` awk -f [File_catalog.awk的位置] [需要处理的爬虫数据] ``` 注意，用于处理的文件名需包含“xinfang”、“ershoufang”或“zufang”，并且第一列的数据应为年月格式（如201604）。
     
  • 使用Python抓取链家二手房数据的代码实例
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    本段落提供了一个利用Python编程语言从链家网上自动收集二手房信息的具体代码示例。适用于对房地产数据分析感兴趣的开发者或研究者。 在Python 3.6环境中配置PyCharm，并安装requests、parsel以及time等相关模块即可开始工作了。接下来的任务是确定目标网页的数据来源。 通过开发者工具可以直接找到返回的网页数据，这些数据包含了每一个二手房的信息，在HTML中的li标签内。我们可以通过获取和解析这些数据来提取我们需要的内容。 下面是使用requests库获取网页数据的一个示例代码： ```python import requests headers = { User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) } response = requests.get(目标网址, headers=headers) ``` 请根据实际情况替换目标网址，并进行进一步的数据解析处理。