二手房网站信息数据分析、数据可视化-基于python的crawl，jupyter notebook进行数据清洗和可视化。_二手房数据分析词云图

爬取数据

使用的是beautifulsoup和request库，最终将数据存入excel即csv格式
首先导入库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
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创建一个方法-根据网页链接和headers获取网页的内容：

def crawl_data(crawl_url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36 Edg/90.0.818.62'
    }

    url = 'https://sh.lianjia.com' + crawl_url
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        start(response)
    except Exception as e:
        print(e)

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抓取二手房的相关信息 包括描述、位置、房子信息、补充信息、价格、单位价格、标签
注意：用soup爬取所有最外层li的时候，class是clear LOGVIEWDATA LOGCLICKDATA；原因见此链接：原因

def start(response):
    item = {}
    soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')
    contentlist=soup.find_all('li',{'class':'clear LOGVIEWDATA LOGCLICKDATA'})
    print(contentlist)

    for con in contentlist:
        describe=con.find('div',{'class':'title'}).text
        position=con.find('div',{'class','positionInfo'}).text
        houseinfo=con.find('div',{'class':'houseInfo'}).text
        followinfo=con.find('div',{'class':'followInfo'}).text
        cost=con.find('div',{'class':'totalPrice'}).find('span').text
        unitcost=con.find('div',{'class':'unitPrice'}).find('span').text
        tag=con.select('div.tag > span')
        totaltag = ''
        for t in tag:
            totaltag+=str(t.text) +','
        link=con.find('div',{'class':'title'}).find('a').get('href')
        seller,sellerscore,sellerreply=getseller(link)

        item = {"describe":describe,
                "position":position,
                "houseinfo":houseinfo,
                "followinfo":followinfo,
                "cost":cost,
                "unitcost":unitcost,
                "totaltag":totaltag,
                "seller":seller,
                "sellerscore":sellerscore,
                "sellerreply":sellerreply}
        print(item)
        item_list.append(item)
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由于销售员在另一个页面，因此要先爬取销售员所在界面的url，再爬取此url的信息。在此getseller中传入的link参数就是上面代码块中：“link=con.find(‘div’,{‘class’:‘title’}).find(‘a’).get(‘href’)”爬到的url

def getseller(link):
    headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36 Edg/90.0.818.62'}
    resp=requests.get(link,headers=headers)
    soupl = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
    seller = soupl.find('div', {'class': 'brokerName'}).find('a').text
    sellerinfo=soupl.select('div.evaluate > span')
    sellerscore=(sellerinfo[0].text)[3:]
    sellerreply=((sellerinfo[-1].text)[1:])[:-3]
    return seller,sellerscore,sellerreply
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def一个函数写入csv的表头：

def csv_title():
    return['标题','位置','房屋信息','关注人数及发布时间','总价','每平米价格','所有标签','销售者','销售者评分','关于销售者的评论']
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main函数。这里爬取了20页，所以range（20），放在循环里依次加一。
最后是将所有爬取信息写入csv（遍历item_list）。

if __name__=='__main__':
    start_url = '/ershoufang/'
    item_list = []
    for a in range(20):
        next='/ershoufang/pg'
        next_url = next+str(a+1)+'/'
        print(next_url)
        crawl_data(next_url)
    file_name='链家信息爬取.csv'
    with open(file_name,'w',newline='',encoding='utf-8-sig') as f:
        pen=csv.writer(f)
        pen.writerow(csv_title())
        for i in item_list:
            pen.writerow(i.values())
    print("爬取完成，共爬取%d条数据"% len(item_list))
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最终爬取出信息存入excel中，这个样子：

然后爬虫部分就结束了。

数据清洗

下边是利用jupyter notebook进行数据清洗，把一些不需要的信息用代码去除。
把一些关键的代码放在这里，完整的jupyter代码文件我会上传。
用了pandas和numpy库。

这里是取前500条数据：

df.drop(df.index[500:],inplace=True)
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将位置细分，分为地址区域和详细地址两部分。

df['详细地址']=df['位置'].str.split('-',expand=True)[0]
df['地址区域']=df['位置'].str.split('-',expand=True)[1]
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多了最后两列：

基本就是分片、将信息细分。

数据可视化

接下来是数据的可视化。引用了这些库、字体。

import pandas as pd
import numpy as np
import collections

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import wordcloud
import jieba

plt.rcParams['font.sans-serif']=['FangSong']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
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用matplot库完成普普通通总价饼状图：

total_prices = list(df["总价"])

total_prices_count = collections.Counter(total_prices)
 
total_prices_count = total_prices_count.most_common(10)
total_prices_dic = {k: v for k, v in total_prices_count}
 
total_prices = sorted(total_prices_dic)
counts = [total_prices_dic[k] for k in total_prices]
 
plt.pie(total_prices,labels=total_prices,autopct='%1.2f%%')
 
plt.title("链家房源总价Top10", fontsize=20)
 
plt.savefig('test1.PNG')

plt.show()
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将文本中词语出现的频率作为一个参数绘制词云图：
jieba–分词
wordcloud–词云

word_counts=list(df["标题"])
word = len(list(jieba.cut(str(word_counts), cut_all=False)))
from matplotlib.pyplot import imread
bg_pic = imread('爱心.jpg')
plt.imshow(bg_pic) 
wordlist=''
for item in word_counts:
    wordlist+=item[0]+' '
wc = wordcloud.WordCloud(
        width=2000, 
        height=800, 
        font_path='simhei.ttf',                         
        background_color="white",                         
        max_words=1000,                                 
        max_font_size=50,       
        mask=bg_pic,   
    )

wc.generate(wordlist)               
wc.to_file('big.jpg')
plt.imshow(wc)                                           
plt.axis('off')                                        

plt.savefig('test3.PNG')
plt.show()     
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！！！注意：以上代码是在2021年5月完成的，现在不确定是否还能无差错爬取，如果链家网站之后有了变化，可以根据新的class名称进行爬取。
爬虫、数据清洗、数据可视化的思路分享给大家。