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文档简介

内容提要ATM机模拟实战二手房数据爬取与可视化实战基于LSTM的新冠疫情预测实战（1）需求分析随着越来越多的城市二手住房成交量超越新房，诸多一、二线城市迎来“存量”住宅交易时代，承接绝大多数购房需求释放。另一方面，自去年上半年以来，新房供应持续短缺也给二手住房交易不断“复苏”创造空间，更多购房需求主动“转移”至存量市场。数据表现为今年以来重点城市挂牌量的持续小幅减少，二手房住宅成交量的触底回升以及重点城市如广州、重庆、武汉等，一、二手房住宅价格持续“倒挂”，都预示二手房市场正以卖方为主导。二手房数据爬取与可视化实战（2）实现过程

数据采集该部分通过网络爬虫程序抓取链家网上所有西安二手房的数据，收集原始数据，作为整个数据分析的基石。通过导入requests库，pandas库获取数据，通过url到指定的网站进行数据爬取，设置了id，小区名(xiaoquming)，价格(jiage)，地区(diqu)，房屋户型(fangwuhuxing)，所在楼层(suozailouceng)，建筑面积(jianzhumianji)，户型结构(huxingjiegou)，建筑类型（jianzuleixing）,房屋朝向（fangwuchaoxiang），建成年代(jianchengniandai)，装修时间(zhuangxiuqingkuang)，建筑结构(jianzhujiegou),供暖方式(gongnuanfangshi)，单价(danjia)等15个字段，最后通过save_data（）将爬取的数据进行保存。二手房数据爬取与可视化实战

数据清洗对于爬虫程序采集得到的数据并不能直接分析，需要先去掉一些“脏”数据，修正一些错误数据，统一所有数据字段的格式，将这些零散的数据规整成统一的结构化数据。主要需要清洗的数据部分如下：

将杂乱的记录的数据项对齐

清洗一些数据项格式

缺失值处理二手房数据爬取与可视化实战二手房数据爬取与可视化实战数据可视化分析在数据清洗完成后，我们就可以开始对数据进行可视化分析。该阶段主要是对数据做一个探索性分析并将结果可视化呈现，更好、更直观的认识数据，把隐藏在大量数据背后的信息集中和提炼出来。主要对二手房房源的总价、单价、面积、户型、地区等属性进行了分析。具体代码实现详见实操二手房数据爬取与可视化实战主要完成了二手房数据爬取与可视

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