用python爬取并分析郑州二手房信息

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0  前言

疫情还在继续，人们的生活也在继续。北上广等一线城市的房价三月份都有不同程度的下跌，其中上海跌幅最大，达到5.85%。而二三线城市的房价大部分依然坚挺，烟台、襄阳等城市的涨幅超过了5%。我们今天爬取一下郑州二手房的信息，作一些简要的分析。

1  爬取

我选择的网站是https://zz.58.com/ 58二手房网站，选择城市为郑州

可以看到这上面的信息非常丰富，有房源具体信息、房价等，通过查看网页源代码，使用xpath方法爬取该网站有关郑州的所有二手房信息。

代码如下

import requestsfrom lxml import etreeif __name__ == '__main__':    # 爬取页面全部源码数据    baseurl = ("https://zz.58.com/ershoufang/pn")    headers = {        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '                      'Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36 '    }    fp = open('./58二手房.txt', 'w', encoding='utf-8')    for i in range(1,31):        url = baseurl + str(i)        page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text        #print(page_text)        # 数据解析        # 实例化一个etree对象，且将被解析的源码加载到该对象中        tree= etree.HTML(page_text)  # 全部源码的加载        # 解析出所有符合该规则的标签        li_list =  tree.xpath('//ul[@class="house-list-wrap"]/li')        for li in li_list:            title  = li.xpath('./div[2]/h2/a/text()')[0]            content = str(li.xpath('./div[2]/p//text()'))            price = str(li.xpath('./div[3]/p//text()'))            fp.write(title+" "+content+" "+price+'\n')            print('正在爬取中')    print("爬取成功！")

 爬取结果如下

对数据进行清洗，得到如下结果

共有1977条房源数据

2 分析

首先，对房源信息进行一个词云分析

可以发现，地铁口、精装、首付等是房源的最大特征，靠近地铁口，出行的方便对于房源的介绍上会有很大的增色。

其次，我们对房源的全部价格进行可视化展现

可以发现，郑州的房价悬差较大，最高突破5.5万，最低不足5000（注：部分二手房房源位于登封、新郑，这部分的房源，也对其进行了保留）

再其次，我们对针对各区的房源数量及平均房价进行分析

其中，金水区的二手房房源最多，有288套。而郑东新区的二手房均价最高，达到了19378，远高于其他区划，其次为郑开区、金水区。

作为郑州CBD所在地，众多高校聚集区，经过十多年时间的发展，郑东新区如今已站稳脚跟，已经逐步打造成集金融、商务、办公、住宅、旅游、娱乐、服务、信息和研究等多功能于一体的复合型区域，基本上具有“24小时城市”的功能。

郑东新区金融岛  来源网络

郑州经开区是河南省唯一的国家级经济技术开发区，郑州市对外开放的窗口，外资企业、工业企业和出口加工企业的聚集地，郑州东南部的绿色产业园，现已初步形成了汽车及零部件制造、铝产品深加工、装备制造、电子信息等主导产业。在今年郑州的“地王年”里，50天5个地王的经开区也是备受瞩目的区域。

金水区则是河南省委所在地，是河南全省的政治、经济、文化、金融、信息中心，是河南全省面积最大、人口最多、经济最发达的城区，区位优势明显，各种配套完善，科研资源丰富。

另外，对于各户型数量以及均价进行分析

可以发现，其中3室2厅1卫的房源数量是最多的，而4室2厅2卫的房型均价则是最贵的，达到了14968元/平方米。

时间有限，分析暂时就到这里。

加油吧，朋友们，为了未来而奋斗

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李

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