问题1：通过爬虫爬取链家的新房数据，并进行预处理。要求筛选出房价最高和最低的数据。
问题2：分析已给出的北京市气候数据，求出各年PM平均值和逐月气温和PM值得变化。
1.预处理新房数据通过爬虫爬取链家的新房数据https://bj.fang.lianjia.com/loupan/，并进行预处理。
• 最终的csv文件，应包括以下字段：名称，地理位置（3个
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2023-07-04 15:15:59
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给出GitHub链接 click here一、通过Scrapy框架获取数据（1）、设置itemclass HangzhouHouseItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
name = scrapy.Field()# 存放名字
district = scrapy.Field()# 存放城
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2023-09-14 16:34:45
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大家好，我是带我去滑雪，每天教你一个小技巧！住房问题从古到今一直备受人们关注。从老子谈到的“安居乐业”，再到诗人杜甫所描绘的“安得广厦千万间，大庇天下寒士俱欢颜”, 不难可以发现古往今来，对于住房问题始终倾注着人们对美好生活的希冀和梦想。时至今日，无论是学有所教、劳有所得，还是病有所医、老有所养，仍然离不开住有所居的实现。基于上述背景，本文运用
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2023-08-03 16:23:04
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# 用Python爬取房价数据的完整指南
在这个数字化时代，数据的获取成为了各行各业的重要组成部分。对于初学者而言，掌握如何获取这些数据是非常有用的技能。在本文中，我们将通过一个示例向你展示如何用Python进行房价数据的爬取。以下是整个过程的概述和详细步骤。
## 整体流程
我们将用以下表格展示整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确
python数据爬虫并作图一、爬取房价信息：（数据量太大，只选取条件为（江北区，3房，80-120平）， 总共2725条数据）1 #! /usr/bin/env python
2 #-*- coding:utf-8 -*-
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4 '''
5 Created on 2019年11月24日
6
7 @author: Admin
8 '''
9
10 impor
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2023-07-03 22:20:52
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本文以爬取小猪短租租房信息为例。首先进入主页后选择深圳地区的位置。地址如下：一、标题爬取按照惯例，我们先复制标题的xpath信息，多复制几个进行对比：//*[@id="page_list"]/ul/li[1]/div[2]/div/a/span//*[@id="page_list"]/ul/li[2]/div[2]/div/a/span//*[@id="page_list"]/ul/li[3]/d
一、选题背景随着社会的发展，炒房投资者越来越多，房价竞争愈演愈烈，让越来越多的人买不起房子。国家通过宏观调控，实施政策改革，及时制止炒房行为。在近段时间里，大部分地区的房价都有所下降，二手房在售数量上升。现在房产市场逐渐偏向未购房人群，炒房投资者能从中获得的收益越来越少，不少炒房投资者都纷纷抛售手上的空房。本次爬虫主要是为了帮助购房人群了解房产市场的情况，获取房价信息。 二、
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2023-07-13 22:06:12
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这是我们python课程要求我们制作一个项目，用python爬取结果并作数据展示。我们使用requests的方法对房价的信息做了爬取，一下就是我们所爬取的网页 我们做这个项目主要分为以下几个步骤1 网页爬取过程 我们使用类的方法经行了封装在直接输入城市名的时候就可以直接get到数据class reptile:
def __in
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2023-12-27 10:24:39
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目录一、数据获取与预处理二、csv文件的保存三、数据库存储四、爬虫完整代码五、数据库存储完整代码写这篇博客的原因是在我爬取房产这类数据信息的时候，发现中好多博主写的关于此类的文章代码已经不适用，因为好多房产网站代码已经更改，使用老的代码明显爬取不到所需要的房产信息。这篇博客是根据58同城中的二手房源代码进行爬取的，有遇到问题的伙伴可以借鉴一下，由于博主水平有限，所以有什么错
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2023-10-18 09:06:20
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房价数据爬取及分析1、爬取URL2、URL爬取房屋信息3、数据处理4、相关分析5、主成分分析结果图片 上传代码只为记录，有待提升 1、爬取URL爬取所有URL1、获取区域连接 2、区域连接获各道路连接 3、道路连接如果大于5页，就获取价位的信息获取的所有URL存入数据中 等级编号 类别 url 1 市 URL 1-1 区 URL 1 1-1-1 路 URL 2 1-1-1-1 价格 URL 3
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2023-12-11 01:13:57
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原标题：如何使用python爬取知乎数据并做简单分析一、使用的技术栈：爬虫：python27 +requests+json+bs4+time分析工具： ELK套件开发工具：pycharm数据成果简单的可视化分析1.性别分布0 绿色代表的是男性 ^ . ^1 代表的是女性-1 性别不确定可见知乎的用户男性颇多。二、粉丝最多的top30粉丝最多的前三十名：依次是张佳玮、李开复、黄继新等等，去知乎上查这
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2023-08-06 11:36:56
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最近在尝试用python爬取安居客房价数据，在这里给需要的小伙伴们提供代码，并且给出一点小心得。首先是爬取之前应该尽可能伪装成浏览器而不被识别出来是爬虫，基本的是加请求头，但是这样的纯文本数据爬取的人会很多，所以我们需要考虑更换代理IP和随机更换请求头的方式来对房价数据进行爬取。（下面没有给出这两种方式的代码，如果有需要可以看我别的博客，将代码加入到其中）其次是爬取规则的选择，理想的房价数据应该是
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2023-07-28 09:47:36
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python爬取北京贝壳找房网数据一，选题背景 贝壳找房业务涉及二手房，新房，租房，商业办公等。平台拥有全面真实的房源信息，为需要找房的人提高安全可靠的购房体验。对北京贝壳找房网进行数据爬取 要达到的数据分析的预期目标是： 1，对爬取的房源信息进行可视化处理。 2，预期目标归类二手房源进行可视化处理。 二，爬虫设计方案1，爬虫名称
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2023-06-27 11:31:22
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Python房产数据分析1、数据爬取2、明确需求与目的数据预览提出问题3.数据预处理数据清洗缺失值异常值(对连续性标签做处理）异常值(对离散标签做处理）4、数据分析问题1、广东省房价的总体情况如何？问题2、高端小区都有哪些？问题3、广东省小区的命名偏好问题4、广深两地的房源分布如何问题5、广深房价与房屋面积大小的关系如何？问题6、广深地区房源分布的地铁线 以及 房价与距地铁线距离的关系问题7、广
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2023-10-26 21:25:50
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使用到的工具：chrome、eclipse、python3（Anaconda3） 模块：requests、lxml、csv、time一、数据收集 1、确定目标---爬取重庆地区的二手房（包括单价、总价、户型、面积等） 1）使用chrome打开目标网站，找到需要爬去的数据项 2）在当前页面按F12，找到目标数据并拷贝xpath值，结果如图1-2-
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2023-05-29 14:20:27
294阅读
# 使用Python爬取住宅房价数据
在当今信息社会，房价数据是购房者和投资者所关注的重要内容之一。通过网络爬虫技术，我们可以轻松获取到各类房产平台的住宅房价数据。在本文中，我们将使用Python实现一个简单的爬虫程序，通过爬取某房产网站的数据，帮助我们获取住宅房价信息。
## 什么是网络爬虫？
网络爬虫是自动访问互联网并提取所需信息的一种程序。它可以模拟人类用户访问网页，并从中提取出所需的
通过分页、线程池、代理池等技术，快速爬取链家网近4万条在售二手房信息，速度可达 10000 条 / 5 分钟。通过对二手房作数据分析，得到北上广深等(新)一线城市四地房价的纵向比较，同时对各个城市各个区的房价做横向对比，并将对比结果可视化出来。主要用到的库或模块包括RequestsPyQueryThreadPoolExecutorJSONMatplotlibPyEcharts环境：Widnows1
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2024-02-05 21:07:32
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1、 背景本实例爬取小猪网沈阳房源信息，使用request、bs4。
简单爬取title、address、price、name、sex等信息。未保存信息。
2、场景分析2.1 小猪网沈阳(https://sy.xiaozhu.com/)打开后有一个房源列表右侧为房源图表列表2.2 房源列表分析a、使用chrome浏览器 b、F12进行源文件分析 c、鼠标点源文件左上角的“箭头”，再点任一房源位置
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2024-05-14 07:53:29
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用python爬取链家网成都房价信息（包括总价、均价、地址、描述等） 文章目录准备工作1、网页分析2、获取HTML信息3、获取数据4、保存文件到本地5、完整代码 准备工作链家网作为互联网房屋销售信息的大平台之一，拥有大量的二手房源信息，以成都为例，他的房源信息有120000+条以上，如果人工浏览过滤信息，过程比较繁琐，所以可以先使用爬虫技术，将房源信息爬取后在进行数据分析等后期工作。本次爬虫使用的
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2023-10-11 15:08:53
183阅读
# Python爬取全国房价的简单指南
随着互联网的发展，获取各类数据的途径变得越来越便利。房价作为一个关系到人们生活质量的重要指标，受到广大购房者的关注。借助Python强大的爬虫能力，我们可以轻松获取全国各地的房价信息。本文将通过一个简单的示例，介绍如何使用Python爬取全国房价数据。
## 一、爬虫的基本概念
在开始之前，我们需要了解爬虫的一些基本概念。爬虫（Web Scraper）
