关于二手房的Python数据分析

利用Python开发工具，从网站爬取某网站上的二手房数据，对数据源结合 Pandas、Numpy、Matplotlib、Sklearn 等技术进行分析，获得影响二手房买卖的具体因素。

网络爬虫是可以自动抓取网页上各种类型数据的程序。网络爬虫使用网页的链接地址查找网页的内容，并直接返回用户所需的数据，而无需手动操纵浏览器来获取它。爬虫是搜索引擎中的重要组成部分，可在互联网上为搜索引擎抓取数据。通用搜索引擎（例如谷歌和百度）等逐渐成为人们访问互联网的入口。但是，由于它们的通用性限制，在抓取网页时没有针对性，因而也无法对其抓取的结果进行针对特定领域的进一步分析，导致查询结果不够深入和专业化；另外，一般的搜索引擎通常会返回一些与用户所寻找的主题无关的结果，从而造成信息过载。 本文提出的爬虫程序通过模拟登录二手房网站，获取相关数据，并将这些数据保存到本地，为进一步的数据挖掘和分析提供了方便。最后，本文使用Python可视化方法对数据进行简单的数据分析。

2.1 Python Python的作者是荷兰人Guido von Rossum。1982年，Guido在阿姆斯特丹大学获得了数学和计算机科学的硕士学位。 与今天相比，在他那个时代，个人计算机的主频和RAM非常低，这导致计算机配置非常低。为了使程序在个人计算机上运行，所有编译器的核心都经过了优化，因为如果不进行优化，则较大的数组会填满内存。Guido希望编写一种新语言，该语言应该具有功能齐全，易于学习，易于使用并且可以扩展的功能。 1989年，Guido开始为Python语言编写编译器。 2.2 Pandas Pandas是用于Python的数据分析包。 它包含许多高级数据结构和操作工具，可以让人们使用Python进行数据分析更加轻松快捷。 2.3 Numpy Numpy是使用Python进行科学计算的基础包。它包括一个功能强大的N维数组对象Array。它具有成熟的函数库，例如矩阵数据类型和矢量处理等。 2.4 Matplotlib 数据可视化是数据分析的结果，可以更直观，更优雅地显示结果。Matplotlib库是Python数据可视化的重要类库之一。它包含大量的数据可视化资源，包括地图，3D等。 Matplotlib有四个部分： （1）Matplotlib的基本figure类型； （2）调整figure和样式以及颜色； （3）在图形上添加注释（包括坐标轴范围，长宽比或坐标轴等）； （4）其他复杂图形。

3.1 数据获取 为了对北京二手房买卖影响因素的具体分析，于是利用Python语言对某网站上的北京二手房数据进行网络爬虫获取，以表格形式展示：

3.2代码实现