【爬虫+可视化】链家网北京租房信息

本文作者：寇晓璇，中南财经政法大学统计与数学学院

本文编辑：尚晨曦

技术总编：王子一

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目前，租房发展势头迅猛，无论是市场规模还是市场前景，都在向好的方面发展。对于我们而言，无论实习还是工作，都是我们需要关注的内容。今天我们就以北京为例，抓取链家网北京租房信息，并进行简单分析。内容较多，我们直接进入 👇。

内容摘要：

· 爬   虫:  爬取链家网北京租房信息30806条· 可视化:  使用pyecharts对租房信息进行可视化处理

一数据抓取

第一步：提取北京各区租房信息

第二步：将得到的数据保存为txt文件

首先，我们进入链家网北京地区页面(https://bj.lianjia.com)。

进入官网后，点击上方租房，进入以下页面。

在此页面上，我们按下CTRL + Shift + I，再点击Network，再按F5，在Name框中会出现一个选项，点击该选项，在右侧点击Headers选项，在最下方找到User-Agent，粘贴到自己的代码即可。如下图所示：

之后，我们按下CTRL + U，打开真实的网页源代码，可以发现里面有我们想要获取的区域、房型、价格、面积等相关信息。

完整代码如下：

 1import requests
 2from bs4 import BeautifulSoup
 3import re
 4import time
 5
 6class LJ:
 7    def __init__(self):
 8        self.headers = {
 9            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.93 Safari/537.36'}
10        self.url = 'https://bj.lianjia.com/zufang'
11
12    # 获取某市区域的所有链接
13    def get_areas(self):
14        print('start grabing areas')
15        resposne = requests.get(self.url, headers=self.headers)
16        content = BeautifulSoup(resposne.content, 'lxml')
17        areas = content.find('ul', {'data-target': "area"}).find_all('a')
18        areas.pop(0)
19        for i in areas:
20            area = i.get_text()
21            link = 'https://bj.lianjia.com' + i.get('href')
22            print("开始抓取页面")
23            self.get_pages(area, link)
24
25    # 通过获取某一区域的页数，来拼接某一页的链接
26    def get_pages(self, area, area_link):
27        resposne = requests.get(area_link, headers=self.headers)
28        pages = BeautifulSoup(resposne.content, 'lxml').find('div', {'class':"content__pg"}).get('data-totalpage')
29        print("这个区域有" + pages + "页")
30        for page in range(1, int(pages)+1):
31            url = 'https://bj.lianjia.com/zufang/dongcheng/pg' + str(page)
32            print("开始抓取" + str(page) + "的信息")
33            self.get_house_info(area, url)
34
35    # 获取某一区域某一页的详细房租信息
36    def get_house_info(self, area, url):
37        time.sleep(2)
38        resposne = requests.get(url, headers = self.headers)
39        content = BeautifulSoup(resposne.content, 'lxml')
40        lists = content.find('div', {'class': "content__list"}).find_all('div', {'class': "content__list--item"})
41        for l in lists:
42            title = l.find('a').get('title')
43            square = \
44            re.findall('(\d+)㎡', l.find('div').find('p', {'class': "content__list--item--des"}).get_text())[0]
45
46            floor_info = l.find('div').find('p', {'class': "content__list--item--des"}).find('span').get_text()
47            try:
48                floor = re.findall('([\u4E00-\u9FA5]+)', floor_info)[0]
49                total_floor = re.findall('(\d+)', floor_info)[0]
50            except:
51                floor = ''
52                total_floor = ''
53
54            price = l.find('div').find('span', {'class': "content__list--item-price"}).find('em').get_text()
55
56            with open('链家北京租房.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
57                f.write(
58                    area + ',' + title + ',' + square + ',' + floor + ',' + total_floor + ',' + price + ',' + '\n')
59
60        print('writing work has done!continue the next page')
61
62def main():
63    print('start!')
64    get = LJ()
65    get.get_areas()
66
67if __name__ == '__main__':
68    main()

二数据可视化

将抓取到的数据进行读入，我们可以通过折线图、柱形图、饼图进行展示，从中获取一些规律。

01数据读入

首先，读入第一部分抓取到的数据。

1import pandas as pd
2df = pd.read_table('链家北京租房.txt',header=None, sep=',')
3df.head()
4df = df.drop([6], axis=1)
5df.columns = ['detail_place', 'title', 'square', 'floor', 'total_floor', 'price']
6df.head()

显示如下:

02导入相关包

其次，导入pyecharts中需要用到的相关包。

1import pyecharts.options as opts
2from pyecharts.charts import Line
3from pyecharts.charts import Bar
4from pyecharts.charts import Pie

03北京各区房租均价折线图

将爬取到的数据进行处理，制作北京各区房租均价折线图。

 1detail_place = df.groupby(['detail_place'])
 2house_com = detail_place['price'].agg(['mean','count'])    #agg为聚合函数
 3house_com.reset_index(inplace=True)    #set_index(某列)设置某列为索引，reset_index还原回去
 4detail_place_main = house_com.sort_values('count',ascending=False)[0:20]    #sort_values()按某一列或几列排序
 5
 6attr = detail_place_main['detail_place']     
 7v1 = detail_place_main['count']
 8v2 = detail_place_main['mean']
 9
10attr = attr.tolist()
11v1 = v1.tolist()
12v2 = v2.tolist()
13v2 = [round(i,2) for i in v2]    #保留两位小数
14
15#北京各区房租均价折线图
16line = (
17    Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px"))
18    .add_xaxis(xaxis_data=attr)
19    .add_yaxis(
20        series_name="北京各区房租均价",
21        y_axis=v2,
22        markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
23            data=[
24                opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
25                opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
26            ]
27        ),
28    )
29    .set_global_opts(
30        title_opts=opts.TitleOpts(title="北京各区房租均价"),
31        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"),
32        toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
33        xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", boundary_gap=False, axislabel_opts={"rotate":45}),
34    )
35
36    .render("北京各区房租均价.html")
37)

可以看出，密云区房租均价最高，为13810.83元/月；大兴区房租均价最低，为9099.88元/月。

04北京各区房屋数量

 1#北京各区房屋数量
 2bar = (
 3    Bar()
 4    .add_xaxis(xaxis_data=attr)
 5    .add_yaxis("北京各区房屋数量",y_axis=v1, category_gap="80%")
 6    .set_global_opts(
 7        title_opts=opts.TitleOpts(title="北京各区房屋数量"),
 8        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate":45}),             
 9     )
10    .render("北京各区房屋数量.html")
11)

可以看出，在北京所有租房信息中，大兴区房屋数量最多，有1850个；丰台区、海淀区、朝阳区房屋数量也都有1849个；延庆区、平谷区房屋数量最少，都仅有30个。

05房源价格区间分布图

 1#房源价格区间分布图
 2price_info = df[['detail_place', 'price']]
 3#对价格分区
 4bins = [0,1000,1500,2000,2500,3000,4000,5000,6000,8000,10000]
 5level = ['0-1000','1000-1500', '1500-2000', '2000-3000', '3000-4000', '4000-5000', '5000-6000', '6000-8000', '8000-10000','10000以上']
 6price_stage = pd.cut(price_info['price'], bins = bins,labels = level).value_counts().sort_index()
 7
 8attr = price_stage.index
 9v1 = price_stage.values
10attr = attr.tolist()
11v1 = v1.tolist()
12
13bar = (
14    Bar()
15    .add_xaxis(xaxis_data=attr)
16    .add_yaxis("房屋数量", y_axis=v1, category_gap="50%")
17    .set_global_opts(
18        title_opts=opts.TitleOpts(title="价格区间&房源数量分布"),
19        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate":45}),             
20     )
21    .render("价格区间&房源数量分布.html")
22)

从图中可以看出，房租价格在8000-10000元/月区间内的房源数量最多，为5460个；房租价格在2000元/月以下的房源数量仅有282个。

06房屋面积分布

 1#房屋面积分布
 2bins =[0,30,60,90,120,150,200,300,400,700]
 3level = ['0-30', '30-60', '60-90', '90-120', '120-150', '150-200', '200-300','300-400','400+']
 4df['square_level'] = pd.cut(df['square'],bins = bins,labels = level)
 5
 6df_digit= df[['detail_place', 'square', 'total_floor', 'floor',  'price', 'square_level']]
 7s = df_digit['square_level'].value_counts()
 8
 9attr = s.index
10v1 = s.values
11attr = attr.tolist()
12v1 = v1.tolist()
13
14pie = (
15    Pie()
16    .add(
17        "",
18        [list(z) for z in zip(attr, v1)],
19        radius=["40%", "75%"],
20    )
21    .set_global_opts(
22        title_opts=opts.TitleOpts(title="房屋面积分布"),
23        legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"),
24    )
25    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}：{d}%"))
26    .render("房屋面积分布.html")
27)

从图中可以看出，房屋面积大都分布在30-90平米，可见小户型居多。而且呈现一种趋势：房屋面积越大所占有的比重越小。

07房屋面积与价位分布

 1#房屋面积&价位分布
 2bins =[0,30,60,90,120,150,200,300,400,700]
 3level = ['0-30', '30-60', '60-90', '90-120', '120-150', '150-200', '200-300','300-400','400+']
 4df['square_level'] = pd.cut(df['square'],bins = bins,labels = level)
 5
 6df_digit= df[['detail_place', 'square', 'total_floor', 'floor',  'price', 'square_level']]
 7
 8square = df_digit[['square_level','price']]
 9prices = square.groupby('square_level').mean().reset_index()
10amount = square.groupby('square_level').count().reset_index()
11
12attr = prices['square_level']
13v1 = prices['price']
14attr = attr.tolist()
15v1 = v1.tolist()
16v1 = [round(i,2) for i in v1]
17
18bar = (
19    Bar()
20    .add_xaxis(xaxis_data=attr)
21    .add_yaxis("房屋价位", y_axis=v1, category_gap="50%")
22    .set_global_opts(
23        title_opts=opts.TitleOpts(title="房屋面积&价位分布"),
24        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate":45}),             
25     )
26    .render("房屋面积&价位分布.html")
27) 

从图中可以看出，房屋面积越大，房租价格越高。30平方米以下的房屋，房租均价为4318.32元/月；400平方米以上的房屋，房租均价为103366.67元/月。

以上就是全部内容啦，希望对友友们会有所帮助~

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