Python怎么清洗提取二手房数据？一文教你如何轻松搞定！

二手房数据是房地产市场中不可缺少的一部分，可用于市场研究、投资评估、来期货市场等等。在过去，获取这些数据需要靠手工抓取或者依靠第三方数据提供方。现如今，随着Python和数据清洗技术的发展，我们可以使用Python轻松地获取和清洗二手房数据，从而进行更精细的市场分析和决策。

前置准备

在正式介绍如何清洗提取二手房数据之前，我们需要准备以下环境：

• Python 3.x
• Requests
• Beautiful Soup 4
• Pandas

以上几点环境都可通过pip命令依次安装，如果没有安装过pip，需要先安装pip。

抓取二手房数据

首先，我们需要获取二手房数据。这里以链家网为例进行介绍，链家网是中国比较有影响力的房地产数据提供方之一。

发送请求

首先，我们需要使用Requests模块发送一个HTTP请求到链家网站。代码如下：

import requestsurl = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)

此时，我们就能够获取到链家网二手房页面的HTML文本。

解析HTML文本

HTML文本中包含了我们所需要的数据，但是其结构较为复杂。我们可以使用Beautiful Soup 4模块将HTML文本解析为一棵HTML树。通过Beautiful Soup 4提供的API，我们可以轻松地查找和提取我们所需要的数据。

from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

分析网页结构

在继续进行数据提取之前，我们首先需要分析链家网二手房页面的网页结构，以确定我们所需要的数据在哪个HTML元素中。可以通过右键查看源代码来查看网页结构。

在链家网二手房页面的HTML中，每个二手房数据都在一个HTML元素中，其class属性为’sellListContent’。我们可以通过查找该HTML元素，获取所有二手房数据。

house_list = soup.find_all('li', {'class': 'clear'})

至此，我们已成功地获取了链家网二手房页面中所有的二手房数据。

清洗二手房数据

二手房数据有些是我们所需要的，有些则需要清洗和整理才能够使用。

分析数据结构

在以上抓取的数据中，每个二手房数据都包含了很多字段，例如’小区名称’、‘总价’、‘房屋户型’、'建筑面积’等。我们需要确定哪些字段是我们所需要的。可以通过右键查看网页元素，来确定每个字段所在的HTML元素和属性值。

整理数据

在确定所需字段后，我们需要整理数据。在数据抓取过程中，我们模仿人类的行为，从链家网站上获取到了所有数据，但其中有很多不可用的数据，例如：'面积’字段缺失、字段格式错误、字段内容不规范等等。因此，我们需要对数据进行清洗、整理，来准确地描述状态、关键信息等等。

可以通过以下代码来清洗二手房数据：

house_list = []
for house in house_data:house_info = house.find('div', {'class': 'info'})name = house_info.find('div', {'class': 'title'}).a.text.strip()house_type = house_info.find('div', {'class': 'houseInfo'}).text.strip()area = house_info.find('div', {'class': 'houseInfo'}).text.strip()area = -1 if area == '暂无数据' else float(area[:-3])position = house_info.find('div', {'class': 'positionInfo'}).text.strip()total_price = float(house.find('div', {'class': 'totalPrice'}).span.text)unit_price = float(house.find('div', {'class': 'unitPrice'}).span.text[:-4])house_list.append([name, house_type, area, position, total_price, unit_price])

结论

Python可以轻松地抓取和清洗二手房数据。通过以上代码，我们可以自动化地获取并整理链家网二手房数据。与手动抓取相比，Python自动化抓取更加高效和精准，能够大大提高数据分析的效率。

最后的最后

本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。

对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。

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