文章目录1、导包2、查看数据3、重复值和空值处理4、数据转换类型4.1、面积数据类型转换4.2、户型表达方式替换5、房源数量和位置分布分析7、户型数量基本分析8、去掉统计数量较小的值9、图形展示房屋类型10、平均租金分析11、图形可视化12、面积基本分析 1、导包import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as
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2024-01-12 13:47:43
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本案例将租房网站上的杭州地区的租房数据作为参考，运用所学到的数据分析知识来分析真实数据，并以图表的形式得到以下指标：统计每个区域的房源总数量。使用条形图分析哪种户型数量最多、更受欢迎。统计每个区域的平均租金，并结合柱状图和拆线图分析各区域的房源数量和租金情况。统计面积区间的市场占有率，并使用饼图绘制各区间所占的比例。一 、数据来源目前有很多的网络租房平台，如链家、房天下、安居客、贝壳等等，通过八爪
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2023-10-17 05:41:26
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作者：皮钱超，最近在一个相对比较知名的房源网站上爬取了一份深圳各个区的租房信息，总共获得了2000*12的数据集。在获得了相应的数据之后，利用Python的第三方库pandas进行前期的数据清洗工作，最后可视化库plotly绘制了相应的可视化图形进行了展示，并且得到了一些租房的结论，供租房者参考，自己对深圳的租房也有了一定的认识。爬虫数据获取数据清洗处理数据可视化展示得到结论一、数据爬取本文中获得
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2023-08-11 16:22:07
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在这篇博文中，我们将详细讲解如何使用 Python 进行北京租房数据分析。我们将从环境准备开始，然后通过分步指南指导你完成数据分析，紧接着对相关配置进行详解，进行验证测试，并提供排错指南和扩展应用建议。接下来，你将看到各种图表来帮助更好地理解整个过程。
### 环境准备
首先，我们需要为这个分析项目搭建一个适合的环境。以下是所需的依赖项和安装步骤。
**前置依赖安装：**
```bash
# Python租房数据分析：揭示市场趋势
在当今社会，租房已成为许多人生活中的一部分。无论是学生、上班族还是家庭，租房市场的动态都对我们的生活产生了深远影响。因此，通过数据分析，我们可以更好地理解租房市场的趋势、偏好和价格变动。本文将介绍如何使用Python进行租房数据分析，并展示一些有趣的可视化效果。
## 数据收集与预处理
在进行数据分析之前，首先需要收集租房数据。这些数据可以来自各种
# Kaggle租房数据分析指南
在数据科学的世界中，Kaggle是一个非常受欢迎的平台，提供了大量的数据集供用户进行分析和建模。在这篇文章中，我将指导你如何进行一个Kaggle租房数据的分析，适合刚入行的新手。我们将一步一步来，形成清晰的流程。
## 流程概述
以下是进行Kaggle租房数据分析的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 下载数据
原创
2024-10-27 04:02:09
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主要介绍租房书爬取与分析过程中用到的相关技术，爬虫所用开发语言为python，开发环境anaconda,用beautifulsoup解析网页，数据处理numpy，可视化展示matplotlib，所用数据库为mangodb。一.数据爬取构造URL baseurl:https://sh.zu.fang.com/ 各地区对应编码 构造URLurlDir = {
#"不限": "/hous
**租房数据分析报表**
租房是现代都市生活中常见的一种居住方式。对于租房市场的数据分析可以帮助我们了解租房市场的状况以及趋势，为我们做出更明智的租房决策提供依据。本文将介绍如何通过Python对租房数据进行分析，并生成相应的报表。
### 数据收集
首先我们需要收集租房数据，一种常见的方式是通过网络平台爬取租房信息。我们可以使用Python的网络爬虫库`requests`和数据处理库`be
原创
2023-10-14 10:53:22
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在大城市租房成为了每一个来这座城市打拼的年轻人不可避免的一个环节。 而手头相对并不宽裕的他们，房租即是他们每月工资开销的大头，在心仪的地段找到一个性价比相对较高的落脚地，帮助他们节约开销。这篇报告大致分析了纽约市房租、户型、地理位置等状况。希望通过这些既有数据能对房租有一个大致的判断，从而帮助我们找到“最合适”的出租房。样本数据来源为RentHop租房网站。 首先，户型是每个租房客都很关
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2023-11-06 15:47:41
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成都作为新一线城市，吸引了大量的外来人员，据统计，2019年末成都市常住人口为1658.1万人，比2018年末净增加25.1万人，大量的人员流入带动了成都租房市场的发展。本文以租房网站上的成都市的租房数据作为参考，针对成都市各区域房源位置，房源数量、租金情况和房源户型等问题，分析成都市租房市场情况。1. 获取租房数据获取租房数据的方式有很多，这里我们采用网络爬虫的方式，对链家网上成都市租房数据进行
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2024-07-15 16:36:00
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一、选题背景 当前，住房问题是重要的民生问题，是每个人基本生活保障的前提，也是家庭和睦，社会稳定的关键。但我国从2003年以来房价飞速增长，居高不下，买房成为许多人，特别是中低收入家庭的奢望。面对高额房价，他们也只能望而兴叹。对于中低收入家庭而言，他们没有能力通过市场经济来解决住房问题，只能通过租房来解决住
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2024-01-10 16:51:09
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一、竞品分析目的：1.锻炼自身技能 2.了解用户需求，明确市场现状二、竞品选择及体验环境1.竞品选择 2.体验环境
android——努比亚z18 三、需求分析户无法随时随地的了解诸如价格、环境、地段、交通、配套、户型、面积等众多房产价值可变的因素，而以手机为载体的移动客户端产品恰恰可以解决。对于商家而言，信息能有效实时地传到客户手中，不仅可以吸引更多的客户，而且还可以有效地避免因为
摆放家具案例需求1、房子HOUSE有户型、总面积和家具名称列表新房子没有任何家具2、家具HoseItem有名字和占地面积，其中席梦思（bed）占地4平米衣柜（chest）占地2平米餐桌（table）占地1.5平米3、将以上散件家具添加到房子中4、打印房子时，要求输出：户型、总面积、剩余面积、家具名称列表 剩余面积1、在创建房子对象时，定义一个剩余面积的属性，初始值和总面积相等
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2023-08-10 09:55:17
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0 了解数据来源：本数据来自国内某房地产网络平台。我们使用了 requests 和 parsel 库来获取西安碑林区租房房源数据，并利用百度地图 API 来获取每个房源的经纬度。数据集信息：时间节点：2022.2去掉重复后数据条数：2117条 我们将使用租房数据中的'type', 'layout', 'bc', 'distance', 'rent_area', 'rent_pric
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2023-12-23 19:41:25
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问题背景及重述想法最初产生于如下背景：目前的租房市场中租房一方往往处于弱势，不仅需要承担中介费还需要承担额外的风险，其中一种就来自于部分黑中介为节约成本不尽信息保障义务甚至于提供虚假信息为自身牟利，因而在看到链家筛选出的一系列客观数据中还额外标着“必看好房”的主观推荐尤为刺眼；事实上，租房者不大具有总结筛选众多客观数据的能力，因而十分依赖“必看好房”这一推荐。结合这两点引出了这一问题最终的目标，“
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2024-06-05 14:42:46
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# 基于 Python 的租房数据分析开题报告
## 引言
随着城市化进程的加快，租房市场不断发展，分析租房数据对了解市场动态和消费者需求具有重要意义。本文将探讨如何利用 Python 对租房数据进行分析，涉及数据清洗、可视化和基本的统计分析，并辅助以代码示例来加深理解。
## 流程图
在开始数据分析之前，我们需要明确分析的流程。以下是租房数据分析的基本流程：
```mermaid
fl
爱数科租房数据分析是对租房市场进行深度挖掘和分析的重要手段，目的是为用户提供更加精准和丰富的租房信息，同时为相关企业提供数据驱动的决策支持。本文从技术角度出发，整理了租房数据分析的核心要素，以及相应的实施步骤与工具，以便于读者深入理解该领域的复杂性和实践应用。
引用自“数据分析改善用户体验的重要性”这一权威定义，数据分析可以让我们更好地了解市场需求和用户行为，从而提高服务质量与运营效率。
##
爬取贝壳租房数据分析是一个复杂而富有挑战性的任务，这项工作涉及到数据采集、信息解析和分析方法多个方面。近年来，随着网络数据的激增，通过网络爬虫获取实时有效信息成为了重要的一环。本文将详细介绍爬取贝壳租房数据的思路与过程，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析以及多协议对比等。
### 协议背景
在进行数据爬取之前，我们首先需要了解网络协议的基本结构，以及贝壳租房在网络中是如何传输
基于Hive的租房数据分析
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何实现基于Hive的租房数据分析。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建Hive表 |
| 步骤二 | 导入数据 |
| 步骤三 | 数据清洗和预处理 |
| 步骤四 | 执行数据分析 |
| 步骤五 | 可视化分析结果 |
步骤一：创建Hive表
首先，我们
原创
2024-01-11 06:35:13
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本篇文章主要是介绍一个北京二手房数据分析的项目，目的是熟悉python数据分析的及可视化的一些常用方法。数据获取（已更新）通过编写python脚本从二手房交易数据网站上获取北京二手房数据集。数据解释Direction：方向
District：区域
Elevator：电梯
Floor：楼层
Garden；花园
Id：编号
Layout：布局
Price：价格
Region：地区
Renovation
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2024-07-10 12:33:50
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