利用Python爬虫和Tableau分析链家网二手房信息_tableau深圳链家二手房-优快云博客

本文通过Python爬虫获取链家网上海中心城区二手房信息，进行数据清洗后在Tableau中进行可视化分析，研究房价与地理位置、房龄等因素的关系。分析显示，长宁区人口最密集，房龄分布大多在20年以上，均价内环高外环低，买卖活跃度与房龄呈负相关。

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1、明确分析的目标和思路

目的：近年来，房价时时刻刻牵动着广大老百姓的心，尤其是急需买房的刚需族和二胎家庭的置换族。本文希望通过对上海市中心城区二手房信息的分析，能够对房价和地理位置、房龄等因素的关系有一定的掌握。

分析思路：通过python爬取链家网二手房信息，经过数据清洗、规约等处理后，导入Tableau软件，进行可视化分析，得出结论。

2、爬取链家网二手房信息

以上海市中心城区为分析对象，包括黄浦、徐汇、长宁、静安（包括原静安和闸北）、普陀、虹口、杨浦。

首先，打开链家网，分析网页中的元素，如下图

标号1处是各行政区的小区数量，这个数字可用来控制python生成的小区列表页网址的数量；

标号2处是小区列表页各个小区的链接，可以获取链接的网页地址，进去各个小区的详情页，从而爬取各个小区的信息。

接下来，就可以用python编写爬虫程序了。

（1）导入需要用到的模板

import requests
import re
from bs4 import BeautifulSoup

（2）分析链家网小区页面的URL地址后，可以发现其中的规律，定义area_urls()函数，获取各个行政区小区页面的首页URL地址

def area_urls():
    areas = ['xuhui','putuo','yangpu','changning','huangpu','zhabei','hongkou','jingan']
    url_base = 'https://sh.lianjia.com/xiaoqu/{}/'
    for area in areas: