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郑州链家二手房数据爬取

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简介:
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。

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客服
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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。
  • 天下.xlsx
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    该文件包含了郑州市二手房市场的详细数据,包括房源信息、价格走势及交易情况等,旨在为购房者和房产投资者提供参考依据。 利用爬虫在方天下网站上获取的郑州二手房数据已保存为Excel文件。
  • LIANJIA-data-analysis: 广与分析可视化-源码
    优质
    本项目为链家广州二手房的数据爬取与分析可视化项目。通过Python爬虫技术获取房源信息,并进行数据分析及结果可视化展示,便于深入了解广州二手房市场动态。 使用requests和pandas进行链家广州二手房数据的爬取与分析,包括各区房价情况(平均值-最大值)、房价总价分布、房间类型受关注程度以及朝向对单价的影响等多方面的数据分析,并生成标签词云及二手房频次地理热力图。
  • 厦门虫.zip
    优质
    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。
  • 天下——参考.xlsx
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    该文件为郑州房天下网站上的二手房交易参考数据汇总表,包含详细的房产信息和市场趋势分析。 对爬虫获取的数据进行异常值分析,并删除这些异常值以获得正常值数据集。
  • 机场的
    优质
    本项目旨在通过编程技术从郑州新郑国际机场官方网站及其他相关平台收集和分析数据,涵盖航班动态、旅客流量及运营情况等信息,以支持交通规划与决策。 郑州机场一天的数据分享给大家,请记得点赞支持哦~~~
  • 广(2020年4月22日)
    优质
    本页面提供广州链家网最新二手房信息及数据报告,涵盖房源数量、价格走势等关键指标,助您全面了解2020年4月22日当天广州市区的房产市场概况。 通过爬虫从链家网广州二手房页面获取了2020年4月22日的数据,包含14个字段:area(区域)、title(标题)、community(社区名称)、position(位置描述)、tax(税费情况)、total_price(总价)、unit_price(单价)、hourseType(房屋类型)、hourseSize(房屋面积)、direction(朝向)、fitment(装修状况)、floor(楼层信息)、built_time(建成时间)和type(物业类型)。
  • 广信息(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。
  • Python简单虫抓上海源信息
    优质
    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。