濰坊房價鬧哪樣，且看且珍惜

眼下中國老百姓最關心的事情莫過於吃飽穿暖，有房可住，在濰坊，這個也毫不例外。以前自己一直沒關注這個，最近心血來潮稍微看了一下濰坊的房市，真是一看嚇一跳，倒不是價格，而是同樣一個樓盤報價千差萬別，這可讓老百姓挑花了眼，基於這種情況，咱們今天就來看看濰坊的房價水平到底是怎麼樣的，廢話不說，上數據：

找房產數據莫過於去權威的房地產網站，但經過查看，鏈家網、網易房產、搜狐房產等房產門戶網站在濰坊都沒有網站，所以選取了還算權威的安居客濰坊網站作為分析數據來源，使用requests+BeautifulSoup的方法對頁面進行抓取和數據提取。通過使用requests庫對安居客新房表頁進行抓取，通過BeautifulSoup對頁面進行解析，並從中獲取房源價格，面積，戶型，位置等等的信息。

一、導入程序中需要的各個包、庫和函數

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport time

二、抓取列表頁

開始抓取前先觀察下目標頁面或網站的結構，其中比較重要的是URL的結構。安居客的二手房列表頁面共有13個，URL結構為http://wf.fang.anjuke.com/loupan/all/p1/，其中wf表示濰坊，/loupan/是頻道名稱，p1是頁面碼。我們要抓取的是濰坊的新房頻道，所以前面的部分不會變，屬於固定部分，後面的頁面碼需要在1-13間變化，屬於可變部分。將URL分為兩部分，前面的固定部分賦值給url，後面的可變部分使用for循環

url = http://wf.fang.anjuke.com/loupan/all/page = (p)

三、設置表頭，防止被封

#設置請求頭部信息headers = {User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11,Accept:text/html;q=0.9,*/*;q=0.8,Accept-Charset:ISO-8859-1,utf-8;q=0.7,*;q=0.3,Accept-Encoding:gzip,Connection:close,Referer:http://www.baidu.com/link?url=_andhfsjjjKRgEWkj7i9cFmYYGsisrnm2A-TN3XZDQXxvGsM9k9ZZSnikW2Yds4s&wd=&eqid=c3435a7d00006bd600000003582bfd1f}

使用for循環生成1-14的數字，轉化格式後與前面的URL固定部分拼成要抓取的URL。這裡我們設置每兩個頁面間隔1秒，這等於上了雙保險，抓取到的頁面保存在html中：

for i in range(1,14): if i==1: a=(url) r = requests.get(url=a) html = r.content else: i = str(i) a=(url+page+i+/) r = requests.get(url=a) html2 = r.contenthtml = html+html2time.sleep(1)

四、解析頁面，進行關鍵數據提取

頁面抓取完成後無法直接閱讀和進行數據提取，還需要進行頁面解析。我們使用BeautifulSoup對頁面進行解析。變成我們在瀏覽器查看源代碼中看到的樣子

wf = BeautifulSoup(html, html.parser)#提取房源總價price = wf.find_all(div, attrs={class : favor-pos})up = []for a in price: unitPrice = a.span up.append(unitPrice)#提取房源信息houseinfo = wf.find_all(div, attrs={class : infos})hi = []for b in houseinfo: house = b.get_text() hi.append(house)

五、創建數據列表，清洗數據，分割數據

houseinfo_split=pd.DataFrame((x.split(
) for x in house.houseinfo), index=house.index, columns=[小區名, 點評數, 位置, 價格, 戶型, 面積])print(houseinfo_split.head())

獲取的部分數據如下：

六、分析結果

這裡我們對房源的戶型情況進行匯總，看看濰坊在售新房的戶型分布情況：

在所有的戶型中數量最多的是2室1廳，其次為3室1廳，以及2室2廳。較小的1室1廳數量也較多，較大的戶型數量較少。另外，從在售戶型的分布中我們也可以推測房產的一些情況。

房源面積分布情況，在所有房源中，數量最多的是50-100，其次為100-150。隨著面積增加數量減少。小於50的小面積房源也有一定數量的房源：

房源價格分布情況，按照價格4000以下，4000-5000,5000-6000,6000及以上進行分類，對於價格我就不說什麼了：

六、小結

因為僅作探討，所以沒在數據分析上下太多功夫，其實還有很多數據沒有展示出來和更多數據等待著去挖掘，比如分析的是整個濰坊市的情況，還可以按照區縣和地區進行多方位、全形度、多維度的分析，這樣可能要花費很多的時間和精力，有興趣的可以自己探討下。而且，網站上的房產數據和線下還是有很大差距的，比如說價格，濰坊中海大觀天下，網上價格4900，但實際你去售房處看，沒有5600以上買不下來，奧文標價4300，其實真正去買在5000左右，這也許就是地產商的噱頭吧，吸引你去關注房價的一種手段，我非房地產行業，在這裡就不做更多探討了。

關注度因為評論太少，本著嚴謹的態度沒有貼出來，代表性不高，但是從營銷和用戶體驗的角度來看，安居客網站可以在廣告和列表頁的默認排序中應該給予單價4000-5000/m，面積100m2左右屬性的房源給予更高的權重，這個類別的房源可以吸引最多的用戶關注。

到此為止吧！！！！！

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