Python 爬取北京二手房数据，分析北漂族买得起房吗？ | 附完整源码

房价高是北漂们一直关心的话题，本文就对北京的二手房数据进行了分析。

本文主要分为两部分：Python爬取赶集网北京二手房数据，R对爬取的二手房房价做线性回归分析，适合刚刚接触Python&R的同学们学习参考。

Python爬取赶集网北京二手房数据

入门爬虫一个月，所以对每一个网站都使用了Xpath、Beautiful Soup、正则三种方法分别爬取，用于练习巩固。数据来源如下：

Xpath爬取：

这里主要解决运用Xpath如何判断某些元素是否存在的问题，比如如果房屋没有装修信息，不加上判断，某些元素不存在就会导致爬取中断。

import requestsfrom lxml import etreefrom requests.exceptions import RequestExceptionimport multiprocessingimport timeheaders = {    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}def get_one_page(url):    try:        response = requests.get(url, headers=headers)        if response.status_code == 200:            return response.text        return None    except RequestException:        return Nonedef parse_one_page(content):    try:        selector = etree.HTML(content)        ALL = selector.xpath('//*[@id="f_mew_list"]/div[6]/div[1]/div[3]/div[1]/div')        for div in ALL:            yield {                'Name': div.xpath('dl/dd[1]/a/text()')[0],                'Type': div.xpath('dl/dd[2]/span[1]/text()')[0],                'Area': div.xpath('dl/dd[2]/span[3]/text()')[0],                'Towards': div.xpath('dl/dd[2]/span[5]/text()')[0],                'Floor': div.xpath('dl/dd[2]/span[7]/text()')[0].strip().replace('\n', ""),                'Decorate': div.xpath('dl/dd[2]/span[9]/text()')[0],                #地址需要特殊处理一下                'Address': div.xpath('dl/dd[3]//text()')[1]+div.xpath('dl/dd[3]//text()')[3].replace('\n','')+div.xpath('dl/dd[3]//text()')[4].strip(),                'TotalPrice': div.xpath('dl/dd[5]/div[1]/span[1]/text()')[0] + div.xpath('dl/dd[5]/div[1]/span[2]/text()')[0],                'Price': div.xpath('dl/dd[5]/div[2]/text()')[0]            }        if div['Name','Type','Area','Towards','Floor','Decorate','Address','TotalPrice','Price'] == None:##这里加上判断，如果其中一个元素为空，则输出None            return None    except Exception:        return Nonedef main():    for i in range(1, 500):#这里设置爬取500页数据，在数据范围内，大家可以自设置爬取的量        url = 'http://bj.ganji.com/fang5/o{}/'.format(i)        content = get_one_page(url)        print('第{}页抓取完毕'.format(i))        for div in parse_one_page(content):            print(div)if __name__ == '__main__':    main()

Beautiful Soup爬取：

import requestsimport refrom requests.exceptions import RequestExceptionfrom bs4 import BeautifulSoupimport csvimport timeheaders = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}def get_one_page(url):    try:        response = requests.get(url,headers = headers)        if response.status_code == 200:            return response.text        return None    except RequestException:        return Nonedef parse_one_page(content):    try:        soup = BeautifulSoup(content,'html.parser')        items = soup.find('div',class_=re.compile('js-tips-list'))        for div in items.find_all('div',class_=re.compile('ershoufang-list')):            yield {                'Name':div.find('a',class_=re.compile('js-title')).text,                'Type': div.find('dd', class_=re.compile('size')).contents[1].text,#tag的 .contents 属性可以将tag的子节点以列表的方式输出                'Area':div.find('dd',class_=re.compile('size')).contents[5].text,                'Towards':div.find('dd',class_=re.compile('size')).contents[9].text,                'Floor':div.find('dd',class_=re.compile('size')).contents[13].text.replace('\n',''),                'Decorate':div.find('dd',class_=re.compile('size')).contents[17].text,                'Address':div.find('span',class_=re.compile('area')).text.strip().replace(' ','').replace('\n',''),                'TotalPrice':div.find('span',class_=re.compile('js-price')).text+div.find('span',class_=re.compile('yue')).text,                'Price':div.find('div',class_=re.compile('time')).text            }        #有一些二手房信息缺少部分信息，如：缺少装修信息，或者缺少楼层信息，这时候需要加个判断，不然爬取就会中断。        if div['Name', 'Type', 'Area', 'Towards', 'Floor', 'Decorate', 'Address', 'TotalPrice', 'Price'] == None:                return None    except Exception:        return Nonedef main():    for i in range(1,50):        url = 'http://bj.ganji.com/fang5/o{}/'.format(i)        content = get_one_page(url)        print('第{}页抓取完毕'.format(i))        for div in parse_one_page(content):            print(div)        with open('Data.csv', 'a', newline='') as f:  # Data.csv 文件存储的路径,如果默认路径就直接写文件名即可。            fieldnames = ['Name', 'Type', 'Area', 'Towards', 'Floor', 'Decorate', 'Address', 'TotalPrice', 'Price']            writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)            writer.writeheader()            for item in parse_one_page(content):                writer.writerow(item)        time.sleep(3)#设置爬取频率，一开始我就是爬取的太猛，导致网页需要验证。if __name__=='__main__':    main()

正则爬取：我研究了好久，还是没有解决。

这一过程中容易遇见的问题有：

• 有一些房屋缺少部分信息，如缺少装修信息，这个时候需要加一个判断，如果不加判断，爬取就会自动终止（我在这里跌了很大的坑）。

• Data.csv知识点存储文件路径默认是工作目录，关于Python中如何查看工作目录：

import os #查看pyhton 的默认工作目录print(os.getcwd())#修改时工作目录os.chdir('e:\\workpython')print(os.getcwd())#输出工作目录e:\workpython

• 爬虫打印的是字典形式，每个房屋信息都是一个字典，由于Python中excel相关库是知识盲点，所以爬虫的时候将字典循环直接写入了CSV。

Pycharm中打印如下：

将字典循环直接写入CSV效果如下：

• 很多初学者对于Address不知如何处理，这里强调一下Beautiful Soup 中.contents的用法，亲身体会，我在这里花了好多时间才找到答案。

R对爬取的二手房房价做一般线性回归分析

下面我们用R对抓取的赶集网北京二手房数据做一些简单的分析。

数据的说明

Name：主要是商家的醒目标题，不具备分析参考意义

Type：卧室数、客厅数、卫生间数

Area：面积（平方米）

Towards：朝向

Floor：楼层

Decorate：装修情况，如精装修、简单装修、毛坯房

Address：二手房的地址

TotalPrice：总价

Price：均价（元/平方米）

数据清洗

data<-read.csv("E://Data For R/RData/data.csv")DATA<-data[,-c(1,7)]#将Name和Address两列去掉DATA[sample(1:nrow(DATA),size=10),]

#在爬取的时候加入了判断，所以不知道爬取的数据中是否存在缺失值，这里检查一下colSums(is.na(DATA))

#这里将Type的卧室客厅和卫生间分为三个不同的列##这里需要注意，有一些房屋没有客厅如：1室1卫这时候需要单独处理，还有一些没有厕所信息。library(tidyr)library(stringr)DATA=separate(data=DATA,col=Type,into = c("Bedrooms","Halls"),sep="室")DATA=separate(data=DATA,col=Halls,into = c("Halls","Toilet"),sep="厅")##将卫生间后面的汉字去掉DATA$Toilet<-str_replace(DATA$Toilet,"卫","")###如图六，将Halls中带有汉字去掉，因为有一些房屋信息没有客厅，如：1室1厅，在分成卧室和客厅时，会将卫生间分到客厅一列。DATA$Halls<-str_replace(DATA$Halls,"卫","")##取出没有客厅信息的数据，这些数据被separate到Halls列newdata<-DATA[which(DATA$Toilet %in% NA),2]newdata##将没有客厅的房屋信息Halls列填充为0DATA[which(DATA$Toilet %in% NA),2]<-0DATA[which(DATA$Toilet %in% NA),3]<-newdatacolSums(DATA=="")  Bedrooms      Halls     Toilet       Area    Towards      Floor   Decorate          0          0          2          0          0          0          0 TotalPrice      Price          0          0 ##发现有2个厕所没有信息,将其填写为0。DATA$Toilet[DATA$Toilet == ""]<-0

##这里将Area后的㎡去掉DATA$Area<-str_replace(DATA$Area,"㎡","")##查看Towards的类型table(DATA$Towards)Towards    北向  东北向  东南向  东西向    东向  南北向    南向  西北向      51      25      23      50      65      32    1901     678      38  西南向    西向      28      26 ##将Floor信息带括号的全部去除DATA$Floor<-str_replace(DATA$Floor,"[（].*[）]","")##正则表达式#查看Floor的类别信息 低层  地下  高层 共1层 共2层 共3层 共4层 共5层  中层   632    32   790    36    61   101    68   130  1016 #分别将TotalPrice和Price后面的万元、元/㎡去掉DATA$TotalPrice<-str_replace(DATA$TotalPrice,"万元","")DATA$Price<-str_replace(DATA$Price,"元/㎡","")head(DATA)

##将数据转换格式DATA$Bedrooms<-as.factor(DATA$Bedrooms)DATA$Halls<-as.factor(DATA$Halls)DATA$Toilet<-as.factor(DATA$Toilet)DATA$Area<-as.numeric(DATA$Area)DATA$TotalPrice<-as.numeric(DATA$TotalPrice)DATA$Price<-as.numeric(DATA$Price)DATA$Towards<-as.factor(DATA$Towards)DATA$Decorate<-as.factor(DATA$Decorate)str(DATA)

以上数据清洗完毕。

描述性分析

这部分的主要思路是探究单个自变量对因变量的影响，对房价的影响因素进行模拟探究之前，首先对各变量进行描述性分析，以初步判断房价的影响因素。这里探究各个因素对总价影响。

探究Bedrooms与TotalPrice的关系

table(DATA$Bedrooms)  1    2    3    4    5    6    7    9 541 1225  779  193  102   20    5    1 ##由于拥有6、7、9个卧室数的数量较少，这里我们排出这些数据。DATA<-DATA[-(which(DATA$Bedrooms %in% "6")),]DATA<-DATA[-(which(DATA$Bedrooms %in% "7")),]DATA<-DATA[-(which(DATA$Bedrooms %in% "9")),]table(DATA$Bedrooms)   1    2    3    4    5  541 1225  779  193  102 library(ggplot2)ggplot(DATA,aes(x=Bedrooms,y=TotalPrice))+geom_boxplot(col="red")

DATA$Bedrooms<-as.numeric(DATA$Bedrooms)##这里将卧室数为1、2、3命名为A，4为B，5为CDATA$Bedrooms[DATA$Bedrooms=='1']<-"A"DATA$Bedrooms[DATA$Bedrooms=='2']<-"A"DATA$Bedrooms[DATA$Bedrooms=='3']<-"A"DATA$Bedrooms[DATA$Bedrooms=='4']<-"B"DATA$Bedrooms[DATA$Bedrooms=='5']<-"C"

不同卧室数，TotalPrice不同。且随着卧室数的增多，总价越高，符合大众的认知。

探究Halls与TotalPrice的关系

 table(DATA$Halls)    0    1    2    3    4    5    9   20 1674 1050   77   18    1    0 ##5个客厅只有一个个体，我们这里将其排出DATA<-DATA[-(which(DATA$Halls %in% "5")),]table(DATA$Halls)   0    1    2    3    4    5    9   20 1674 1050   77   18    0    0 ggplot(DATA,aes(x=Halls,y=TotalPrice))+geom_boxplot(col="red")

客厅数为3时候总价最高，客厅数为0、1和2的时候总价低于客厅数3和客厅数4。

探究Toilet与TotalPrice的关系

#探究卫生间与总价的关系table(DATA$Toilet)   0    1    2    3    4    5    6    7    9    2 2142  470  116   74   26    7    2    0  #这里将卫生间数为0、6和7的去掉DATA<-DATA[-(which(DATA$Toilet %in% "0")),]DATA<-DATA[-(which(DATA$Toilet %in% "6")),]DATA<-DATA[-(which(DATA$Toilet %in% "7")),]table(DATA$Toilet)   0    1    2    3    4    5    6    7    9    0 2142  470  116   74   26    0    0    0 ggplot(DATA,aes(x=Toilet,y=TotalPrice))+geom_boxplot(col="red")

一般卧室数越多，卫生间数也越多，即卫生间数越多，总价越高。

探究Area与TotalPrice的关系

ggplot(DATA, aes(x=Area, y=TotalPrice)) + geom_point(col='red')

这个完全符合住房面积越大，总价越高。

探究Towards与TotalPrice的关系

ggplot(DATA,aes(x=Towards,y=TotalPrice))+geom_boxplot(col="red")

探究Floor与TotalPrice的关系

ggplot(DATA,aes(x=Floor,y=TotalPrice))+geom_boxplot(col="red")

图中信息显示楼层一共只有1、2、3、地下的总价较高。

探究Decorate与TotalPrice的关系

ggplot(DATA,aes(x=Decorate,y=TotalPrice))+geom_boxplot(col="red")

不同装修信息对总价影响较小。

模型建立

fit <-lm(TotalPrice~Bedrooms+Halls+Toilet+Area+Towards+Floor+Decorate,data=DATA)summary(fit)Call:lm(formula = TotalPrice ~ Bedrooms + Halls + Toilet + Area +     Towards + Floor + Decorate, data = DATA)Residuals:     Min       1Q   Median       3Q      Max -1330.80  -103.49   -21.41    63.88  2961.59 Coefficients:                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    (Intercept)      -112.7633    88.3010  -1.277 0.201697    Bedrooms2         -43.5934    16.2533  -2.682 0.007359 ** Bedrooms3         -82.6565    20.7641  -3.981 7.04e-05 ***Bedrooms4         -63.3096    34.9521  -1.811 0.070198 .  Bedrooms5          79.0618    54.0763   1.462 0.143842    Halls1             -5.0663    64.2764  -0.079 0.937182    Halls2            -53.8905    65.4427  -0.823 0.410307    Halls3           -303.9750    79.2280  -3.837 0.000127 ***Halls4           -528.5427   104.0849  -5.078 4.07e-07 ***Toilet2           112.9566    19.1171   5.909 3.87e-09 ***Toilet3           543.7304    38.8056  14.012  < 2e-16 ***Toilet4           735.1894    55.0977  13.343  < 2e-16 ***Toilet5           338.7906    84.2851   4.020 5.98e-05 ***Area                5.1091     0.1619  31.557  < 2e-16 ***Towards东北向     138.9088    79.3817   1.750 0.080248 .  Towards东南向     187.1895    68.5388   2.731 0.006351 ** Towards东西向     176.3055    65.8384   2.678 0.007453 ** Towards东向       210.9435    73.2744   2.879 0.004022 ** Towards南北向      75.7831    57.1199   1.327 0.184704    Towards南向        60.1949    56.9678   1.057 0.290763    Towards西北向      75.4326    71.1415   1.060 0.289091    Towards西南向     169.8106    75.9626   2.235 0.025467 *  Towards西向       234.0816    76.5585   3.058 0.002253 ** Floor地下        -812.3578    63.3277 -12.828  < 2e-16 ***Floor高层          12.3525    14.2466   0.867 0.385991    Floor共1层       -313.7278    52.1342  -6.018 2.00e-09 ***Floor共2层       -453.3692    41.6829 -10.877  < 2e-16 ***Floor共3层       -601.7032    44.3336 -13.572  < 2e-16 ***Floor共4层       -183.7866    36.3396  -5.057 4.52e-07 ***Floor共5层        -41.4184    25.7922  -1.606 0.108419    Floor中层          -1.7223    13.5961  -0.127 0.899204    Decorate简单装修  -63.1591    22.0584  -2.863 0.004224 ** Decorate精装修    -49.3276    19.8544  -2.484 0.013033 *  Decorate毛坯     -157.0299    24.3012  -6.462 1.22e-10 ***---Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 265.5 on 2794 degrees of freedomMultiple R-squared:  0.6852,    Adjusted R-squared:  0.6815 F-statistic: 184.3 on 33 and 2794 DF,  p-value: < 2.2e-16

模型的F检验拒绝原假设，说明建立的模型是显著的；Ajusted R-squared为0.6815，模型的拟合程度尚可接受。

作者：徐涛，19年应届毕业生，专注于珊瑚礁研究，喜欢用R各种清洗数据，知乎用户@parkson。

声明：本文为公众号数据森麟投稿，版权归对方所有。

_“ 征稿啦 _”

CSDN 公众号秉持着「与千万技术人共成长」理念，不仅以「极客头条」、「畅言」栏目在第一时间以技术人的独特视角描述技术人关心的行业焦点事件，更有「技术头条」专栏，深度解读行业内的热门技术与场景应用，让所有的开发者紧跟技术潮流，保持警醒的技术嗅觉，对行业趋势、技术有更为全面的认知。

如果你有优质的文章，或是行业热点事件、技术趋势的真知灼见，或是深度的应用实践、场景方案等的新见解，欢迎联系 CSDN 投稿，联系方式：微信（guorui_1118，请备注投稿+姓名+公司职位），邮箱（guorui@csdn.net）。

————— 推荐阅读 —————