Python爬虫————泉州二手房数据爬取和数据可视化
2023/6/7 5:23:16
本文主要是介绍Python爬虫————泉州二手房数据爬取和数据可视化，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
1.选题的背景
我本次的主题是泉州二手房房价的调查分析。
首先通过爬虫采集链家网上所有二手房的房源数据，并对采集到的数据进行清洗；然后，对清洗后的数据进行可视化分析，探索隐藏在大量数据背后的规律；将这些房源大致分类，以对所有数据的概括总结。通过上述分析，我们可以了解到目前市面上二手房各项基本特征及房源分布情况，帮助我们进行购房决策。
2 需求分析
随着越来越多的城市二手住房成交量超越新房，诸多一、二线城市迎来“存量”住宅交易时代，承接绝大多数购房需求释放。另一方面，自去年上半年以来，新房供应持续短缺也给二手住房交易不断“复苏”创造空间，更多购房需求主动“转移”至存量市场。数据表现为今年以来重点城市挂牌量的持续小幅减少，二手房住宅成交量的触底回升以及重点城市如广州、重庆、武汉等，一、二手房住宅价格持续“倒挂”，都预示二手房市场正以卖方为主导。
二、主题式网络爬虫设计方案
1. 主题页面的结构与特征分析
2.Htmls 页面解析
四、网络爬虫程序设计
1.数据爬取与采集
1 import requests
2 from bs4 import BeautifulSoup
3 import pandas as pd
4 import time
5
6 def getUrls():
7 urls = [] # 列表
8 baseUrl = "https://quanzhou.lianjia.com/ershoufang/fengzequ1/"
9 for i in range(1, 100): # 限制 100页 101
10 url = "{}pg{}".format(baseUrl, i)
11 urls.append(url) # 把生成好的 url 添加到列表 urls 当中方便返回
12 return urls
13
14
15 def gethtmltext(url):
16 try:
17 r = requests.get(url, timeout=30) # 发送请求
18 r.raise_for_status()
19 return r.text
20 except:
21 return ""
22
23
24 def ParsePage(html):
25 soup = BeautifulSoup(html, features="html.parser")
26 title = soup.select(".title a[data-el]")
27 positionInfo = soup.select(".positionInfo") # 处理
28 houseInfo = soup.select(".houseInfo") # 处理
29 followInfo = soup.select(".followInfo") # 处理
30 totalPrice = soup.select(".totalPrice") # 处理 万
31 unitPrice = soup.select(".unitPrice") # 单价 xx 元/平米
32 tag = soup.find_all("div", attrs={"class": "tag"}) # 标签
33 count = len(title) # 获取数据行
34 # 定义一个列表 用于存储一页的数据
35 data = []
36 # 格式打印
37 for i in range(count):
38 # 1.位置信息 根据 - 进行拆分
39 name = ""
40 region = ""
41 pos = str(positionInfo[i].text).split("-")
42 if len(pos) == 2: # 小区名称，区域
43 name = pos[0]
44 region = pos[1]
45 # 2. 房屋的基本信息 houseInfo
46 info = str(houseInfo[i].text).split("|")
47 if len(info) != 6:
48 break
49 # 面积
50 info[1] = float(info[1].replace("平米", "").strip())
51 # 3. followInfo
52 focus_num = "" # 关注人数
53 publish_time = "" # 发布时间
54 f_info = str(followInfo[i].text).split("/")
55 if len(f_info) == 2:
56 focus_num = f_info[0]
57 publish_time = f_info[1]
58 # 4.万
59 total = str(totalPrice[i].text)
60 total = float(total.replace("万", "").strip())
61 # 5.单价 xx 元/平米
62 unit = str(unitPrice[i].text)
63 unit = unit.replace(",", "")
64 unit = str(unit.replace("单价", "").replace("元/平米", "").strip())
65 # 5. 标签 不定长标签
66 tag1 = tag[i].find_all("span")
67 tags = ""
68 for t in tag1:
69 tags += t.text + " "
70 data.append([title[i].text, name, region,
71 info[0], info[1], info[2], info[3], info[4], info[5],
72 focus_num, publish_time,
73 total, unit, tags])
74 return data
75 # 添加一个标题行
76 head = []
77 df = pd.DataFrame(head, columns=["标题", "名称", "区域", "户型", "面积", "朝向", "装修", "楼层", "结构", "关注", "时间", "总价", "单价", "标签"])
78 df.to_csv("data.csv", mode="a", header=True, index=False, encoding="utf-8")
79 x = getUrls() # 返回值是一个列表
80 count = 1
81 for i in x: # i 是每一个链接
82 html = gethtmltext(i) # 用 html 保存获取到的网页的所有信息
83 # 解析每一页的数据
84 pagedata = ParsePage(html) # 解析每一页 pagedata 存放的是一页的数据
85 # 把每一页数据写入文件
86 # 学习一个新的库 pandas 专门用来做数据处理 数据分析
87 # 把数据写入文件
88 df = pd.DataFrame(pagedata) # DataFrame 数据帧 二维表格结构
89 df.to_csv("data.csv", mode="a", index=False, header=False, encoding="utf-8_sig") # 追加
90 print("第{}页写入完毕！".format(count))
91 # print(html)
92 time.sleep(2) # 延时等待两秒
93 count += 1
数据清洗
1 import pandas as pd
2
3 df = pd.read_csv("data.csv")
4 print(df.shape)
5 df =df.dropna()
6 df = df.drop_duplicates()
7 print(df.shape)
8 print(df.describe())
关于面积
1 import pandas as pd
2 import matplotlib.pyplot as plt
3 #读进来是一个二维表格结构 DataFrame
4
5 df = pd.read_csv("data.csv")
6 df =df.dropna()
7 df =df.drop_duplicates()
8 #统计
9 counts = df.groupby(by="区域").count()
10 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
11 ## 设置正常显示符号
12
13 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.title("各个区域的房源数量分析")
14 plt.bar(counts.index,counts["标题"],label="数量")
15 plt.xticks(rotation=45)
16 plt.ylabel("数量")
17 plt.legend()
18 for a,b in zip(counts.index, counts["标题"]) :
19 plt.text(a,b+0.05,b, ha="center",va="bottom",fontsize=10,color="red")
20 plt.show()
户型线形图
1 import pandas as pd
2 import matplotlib.pyplot as plt
3 df = pd.read_csv("data.csv") #读进来是一个二维表格结构 DataFrame
4 df =df.dropna()
5 df =df.drop_duplicates()
6 counts = df.groupby(by="户型").count() #统计
7 plt.figure(facecolor='pink')
8 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
9 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ## 设置正常显示符号
10 plt.title("各种户型数量分析")
11 plt.plot(counts.index,counts["标题"],label="数量")
12 plt.xticks(rotation=45)
13 plt.ylabel("数量")
14 plt.legend()
15 for a,b in zip(counts.index, counts["标题"]) :
16 plt.text(a,b+0.05,b, ha="center",va="bottom",fontsize=10,color="green")
17 plt.show()
户型柱状图
1 import pandas as pd
2 import matplotlib.pyplot as plt
3
4 df = pd.read_csv("data.csv")
5 df = df.dropna()
6 df = df.drop_duplicates()
7
8 counts = df["户型"].value_counts().sort_index()
9
10 plt.figure(figsize=(10, 6))
11 plt.bar(counts.index, counts.values, color="#b3c6ff")
12 plt.xlabel("户型")
13 plt.ylabel("数量")
14 plt.title("户型统计")
15 plt.xticks(rotation=45)
16 plt.grid(axis="y")
17 plt.show()
朝向
1 import pandas as pd
2 import matplotlib.pyplot as plt
3 df = pd.read_csv("data.csv") #读进来是一个二维表格结构 DataFrame
4 df =df.dropna()
5 df =df.drop_duplicates()
6 counts = df.groupby(by="朝向").count() #统计
7 print(counts)
8 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
9 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ## 设置正常显示符号
10 plt.title("朝向统计")
11 plt.bar(counts.index,counts["标题"],label="数量")
12 plt.xticks(rotation=90)
13 plt.ylabel("数量")
14 plt.legend()
15 for a,b in zip(counts.index, counts["标题"]) :
16 plt.text(a,b+0.05,b, ha="center",va="bottom",fontsize=10,color="red")
17 plt.show()
双图共轴
1 import pandas as pd
2 import matplotlib.pyplot as plt
3
4 df = pd.read_csv("data.csv")
5 df = df.dropna()
6 df = df.drop_duplicates()
7
8 df["单价"] = pd.to_numeric(df["单价"], errors='coerce')
9 df["总价"] = pd.to_numeric(df["总价"], errors='coerce')
10
11 counts = df["单价"].groupby(df["区域"]).median() # 统计
12 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
13 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ## 设置正常显示符号
14 fig = plt.figure()
15 ax = fig.add_subplot(111)
16 ax.bar(counts.index, counts.values, label="平均单价（元/平米）", color="#b3c6ff")
17
18 ax2 = ax.twinx()
19 counts = df["总价"].groupby(df["区域"]).median() # 统计
20 ax2.plot(counts.index, counts.values, label="总价（万）", color="red")
21 fig.legend(loc=1, bbox_to_anchor=(1,1), bbox_transform=ax.transAxes) #防止图例变形
22 plt.show()
面积饼图
1 import matplotlib.pyplot as plt
2 import pandas as pd
3 # 读取数据文件
4 df = pd.read_csv("data.csv")
5 df = df.dropna()
6 df = df.drop_duplicates()
7 df.isnull().any()
8 # 分割面积数据为不同的区间
9 divide=[0,30,50,70,90,120,140,160,1200]
10 # 获取面积列数据
11 cut= pd.cut(list(df["面积"]),divide)
12 data= cut.describe()
13 # print(data.columns)
14 # print(data.counts,data.freqs)
15 explode = (0.2, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0)
16 # 调整为与x的长度相同
17
18 # 绘制扇形图
19 plt.pie(x=data.freqs, explode=explode, labels=data.index, autopct="%1.2f%%", startangle=45, radius=1)
20 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
21 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ## 设置正常显示符号
22 plt.legend(loc='best')
23 plt.title("面积占比分析")
24 plt.show()
各个区域关注的人员统计全部代码
1 import matplotlib.pyplot as plt
2 import pandas as pd
3 df = pd.read_csv("data.csv") # 读进来是一个二维表格结构 DataFrame
4 df = df.dropna()
5 df = df.drop_duplicates()
6 def parse(x):
7 if "人关注" in x:
8 return int(x.replace("人关注","").strip())
9 else:
10 return -1
11 df["关注"] = df["关注"].apply(lambda x : parse(x) )
12 df = df.drop( df[df["关注"]==-1 ].index )
13 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
14 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ## 设置正常显示符号
15 res =df["关注"].groupby(df["区域"]).sum()
16 plt.title("各个区域关注人数统计")
17 plt.xticks(rotation=45 )
18 plt.bar(res.index,res.values)
19 for a,b in zip(res.index, res.values) :
20 plt.text(a,b+0.05,b, ha="center",va="bottom",fontsize=10)
21 plt.show()
全部代码
1 import requests
2 from bs4 import BeautifulSoup
3 import pandas as pd
4 import time
5
6 def getUrls():
7 urls = [] # 列表
8 baseUrl = "https://quanzhou.lianjia.com/ershoufang/fengzequ1/"
9 for i in range(1, 100): # 限制 100页 101
10 url = "{}pg{}".format(baseUrl, i)
11 urls.append(url) # 把生成好的 url 添加到列表 urls 当中方便返回
12 return urls
13
14
15 def gethtmltext(url):
16 try:
17 r = requests.get(url, timeout=30) # 发送请求
18 r.raise_for_status()
19 return r.text
20 except:
21 return ""
22
23
24 def ParsePage(html):
25 soup = BeautifulSoup(html, features="html.parser")
26 title = soup.select(".title a[data-el]")
27 positionInfo = soup.select(".positionInfo") # 处理
28 houseInfo = soup.select(".houseInfo") # 处理
29 followInfo = soup.select(".followInfo") # 处理
30 totalPrice = soup.select(".totalPrice") # 处理 万
31 unitPrice = soup.select(".unitPrice") # 单价 xx 元/平米
32 tag = soup.find_all("div", attrs={"class": "tag"}) # 标签
33 count = len(title) # 获取数据行
34 # 定义一个列表 用于存储一页的数据
35 data = []
36 # 格式打印
37 for i in range(count):
38 # 1.位置信息 根据 - 进行拆分
39 name = ""
40 region = ""
41 pos = str(positionInfo[i].text).split("-")
42 if len(pos) == 2: # 小区名称，区域
43 name = pos[0]
44 region = pos[1]
45 # 2. 房屋的基本信息 houseInfo
46 info = str(houseInfo[i].text).split("|")
47 if len(info) != 6:
48 break
49 # 面积
50 info[1] = float(info[1].replace("平米", "").strip())
51 # 3. followInfo
52 focus_num = "" # 关注人数
53 publish_time = "" # 发布时间
54 f_info = str(followInfo[i].text).split("/")
55 if len(f_info) == 2:
56 focus_num = f_info[0]
57 publish_time = f_info[1]
58 # 4.万
59 total = str(totalPrice[i].text)
60 total = float(total.replace("万", "").strip())
61 # 5.单价 xx 元/平米
62 unit = str(unitPrice[i].text)
63 unit = unit.replace(",", "")
64 unit = str(unit.replace("单价", "").replace("元/平米", "").strip())
65 # 5. 标签 不定长标签
66 tag1 = tag[i].find_all("span")
67 tags = ""
68 for t in tag1:
69 tags += t.text + " "
70 data.append([title[i].text, name, region,
71 info[0], info[1], info[2], info[3], info[4], info[5],
72 focus_num, publish_time,
73 total, unit, tags])
74 return data
75 # 添加一个标题行
76 head = []
77 df = pd.DataFrame(head, columns=["标题", "名称", "区域", "户型", "面积", "朝向", "装修", "楼层", "结构", "关注", "时间", "总价", "单价", "标签"])
78 df.to_csv("data.csv", mode="a", header=True, index=False, encoding="utf-8")
79 x = getUrls() # 返回值是一个列表
80 count = 1
81 for i in x: # i 是每一个链接
82 html = gethtmltext(i) # 用 html 保存获取到的网页的所有信息
83 # 解析每一页的数据
84 pagedata = ParsePage(html) # 解析每一页 pagedata 存放的是一页的数据
85 # 把每一页数据写入文件
86 # 学习一个新的库 pandas 专门用来做数据处理 数据分析
87 # 把数据写入文件
88 df = pd.DataFrame(pagedata) # DataFrame 数据帧 二维表格结构
89 df.to_csv("data.csv", mode="a", index=False, header=False, encoding="utf-8_sig") # 追加
90 print("第{}页写入完毕！".format(count))
91 # print(html)
92 time.sleep(2) # 延时等待两秒
93 count += 1
94 import pandas as pd
95
96 df = pd.read_csv("data.csv")
97 print(df.shape)
98 df =df.dropna()
99 df = df.drop_duplicates()
100 print(df.shape)
101 print(df.describe())
102 import pandas as pd
103 import matplotlib.pyplot as plt
104
105 df = pd.read_csv("data.csv") #读进来是一个二维表格结构 DataFrame
106 df =df.dropna()
107 df =df.drop_duplicates()
108 counts = df.groupby(by="区域").count() #统计
109 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
110 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ## 设置正常显示符号
111 plt.title("各个区域的房源数量分析")
112 plt.bar(counts.index,counts["标题"],label="数量")
113 plt.xticks(rotation=45)
114 plt.ylabel("数量")
115 plt.legend()
116 for a,b in zip(counts.index, counts["标题"]) :
117 plt.text(a,b+0.05,b, ha="center",va="bottom",fontsize=10,color="red")
118 plt.show()
119 import matplotlib.pyplot as plt
120 import pandas as pd
121 df = pd.read_csv("data.csv") # 读进来是一个二维表格结构 DataFrame
122 df = df.dropna()
123 df = df.drop_duplicates()
124 def parse(x):
125 if "人关注" in x:
126 return int(x.replace("人关注","").strip())
127 else:
128 return -1
129 df["关注"] = df["关注"].apply(lambda x : parse(x) )
130 df = df.drop( df[df["关注"]==-1 ].index )
131 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
132 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ## 设置正常显示符号
133 res =df["关注"].groupby(df["区域"]).sum()
134 plt.title("各个区域关注人数统计")
135 plt.xticks(rotation=45 )
136 plt.bar(res.index,res.values)
137 for a,b in zip(res.index, res.values) :
138 plt.text(a,b+0.05,b, ha="center",va="bottom",fontsize=10)
139 plt.show()
140 import pandas as pd
141 import matplotlib.pyplot as plt
142 df = pd.read_csv("data.csv") #读进来是一个二维表格结构 DataFrame
143 df =df.dropna()
144 df =df.drop_duplicates()
145 counts = df.groupby(by="户型").count() #统计
146 plt.figure(facecolor='pink')
147 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
148 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ## 设置正常显示符号
149 plt.title("各种户型数量分析")
150 plt.plot(counts.index,counts["标题"],label="数量")
151 plt.xticks(rotation=45)
152 plt.ylabel("数量")
153 plt.legend()
154 for a,b in zip(counts.index, counts["标题"]) :
155 plt.text(a,b+0.05,b, ha="center",va="bottom",fontsize=10,color="green")
156 plt.show()
157 import matplotlib.pyplot as plt
158 from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
159 text = open('data.csv', "r",encoding="utf-8").read()# 读取语料数据文件
160 background_img = plt.imread("bg.jpg")# 读取背景图
161 wc = WordCloud(font_path="吉祥宋.ttf", background_color="white", mask=background_img)
162 wc.generate(text)# 生成词云
163 image_color = ImageColorGenerator(background_img) # 从背景图片生成颜色值
164 wc.recolor(color_func=image_color)#对生成的图重新着色
165 wc.to_file("cloud.png")# 存储到文件
166 plt.imshow(wc)# 展示词云结果
167 plt.axis("off")
168 plt.show()
169
170 import pandas as pd
171 import matplotlib.pyplot as plt
172 df = pd.read_csv("data.csv") #读进来是一个二维表格结构 DataFrame
173 df =df.dropna()
174 df =df.drop_duplicates()
175 counts = df.groupby(by="朝向").count() #统计
176 print(counts)
177 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
178 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ## 设置正常显示符号
179 plt.title("朝向统计")
180 plt.bar(counts.index,counts["标题"],label="数量")
181 plt.xticks(rotation=90)
182 plt.ylabel("数量")
183 plt.legend()
184 for a,b in zip(counts.index, counts["标题"]) :
185 plt.text(a,b+0.05,b, ha="center",va="bottom",fontsize=10,color="red")
186 plt.show()
187 import pandas as pd
188 import matplotlib.pyplot as plt
189
190 df = pd.read_csv("data.csv")
191 df = df.dropna()
192 df = df.drop_duplicates()
193
194 df["单价"] = pd.to_numeric(df["单价"], errors='coerce')
195 df["总价"] = pd.to_numeric(df["总价"], errors='coerce')
196
197 counts = df["单价"].groupby(df["区域"]).median() # 统计
198 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
199 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ## 设置正常显示符号
200 fig = plt.figure()
201 ax = fig.add_subplot(111)
202 ax.bar(counts.index, counts.values, label="平均单价（元/平米）", color="#b3c6ff")
203
204 ax2 = ax.twinx()
205 counts = df["总价"].groupby(df["区域"]).median() # 统计
206 ax2.plot(counts.index, counts.values, label="总价（万）", color="red")
207 fig.legend(loc=1, bbox_to_anchor=(1,1), bbox_transform=ax.transAxes) #防止图例变形
208 plt.show()
209 import matplotlib.pyplot as plt
210 import pandas as pd
211 # 读取数据文件
212 df = pd.read_csv("data.csv")
213 df = df.dropna()
214 df = df.drop_duplicates()
215 df.isnull().any()
216 # 分割面积数据为不同的区间
217 divide=[0,30,50,70,90,120,140,160,1200]
218 # 获取面积列数据
219 cut= pd.cut(list(df["面积"]),divide)
220 data= cut.describe()
221 # print(data.columns)
222 # print(data.counts,data.freqs)
223 explode = (0.2, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0)
224 # 调整为与x的长度相同
225
226 # 绘制扇形图
227 plt.pie(x=data.freqs, explode=explode, labels=data.index, autopct="%1.2f%%", startangle=45, radius=1)
228 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
229 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ## 设置正常显示符号
230 plt.legend(loc='best')
231 plt.title("面积占比分析")
232 plt.show()
233 import pandas as pd
234 import matplotlib.pyplot as plt
235
236 df = pd.read_csv("data.csv")
237 df = df.dropna()
238 df = df.drop_duplicates()
239
240 counts = df["户型"].value_counts().sort_index()
241
242 plt.figure(figsize=(10, 6))
243 plt.bar(counts.index, counts.values, color="#b3c6ff")
244 plt.xlabel("户型")
245 plt.ylabel("数量")
246 plt.title("户型统计")
247 plt.xticks(rotation=45)
248 plt.grid(axis="y")
249 plt.show()
250 import pandas as pd
251 import matplotlib.pyplot as plt
252
253 # 读取数据文件
254 df = pd.read_csv("data.csv", encoding="utf-8")
255 # 获取面积列数据
256 area = df["面积"].dropna().astype(float)
257
258 # 分割面积数据为不同的区间
259 divide = [0, 30, 50, 70, 90, 120, 140, 160, 1200]
260 cut = pd.cut(area, divide)
261
262 # 统计各区间的数量
263 area_counts = cut.value_counts()
264
265 # 绘制扇形图
266 plt.pie(area_counts, labels=area_counts.index, autopct="%1.2f%%", startangle=45)
267 plt.axis("equal") # 设置横纵轴相等，使扇形图为正圆形
268 plt.title("面积分布")
269 plt.show()
270 import pandas as pd
271 import matplotlib.pyplot as plt
272
273 # 读取数据文件
274 df = pd.read_csv("data.csv", encoding="utf-8")
275 # 获取装修列数据
276 decoration = df["装修"].dropna().astype(str)
277 # 统计各装修类型的数量
278 decoration_counts = decoration.value_counts()
279
280 # 绘制柱状图
281 plt.bar(decoration_counts.index, decoration_counts.values)
282 plt.xlabel("装修类型")
283 plt.ylabel("数量")
284 plt.title("装修类型统计")
285 plt.xticks(rotation=45) # 旋转x轴刻度标签，避免重叠
286 plt.show()
五.总结
感谢我们专业课老师的悉心教导，是他在我们感到困惑的时候一遍又一遍给我们耐心的讲解，这让我们学到很多专业知识。
此次我的项目收集了泉州市二手房信息，在收集数据的时候我采用了python网络爬虫技术、python数据分析技术。数据分析的流程是需求分析，然后是数据获取，对获取的数据进行数据预处理。首先我采用统计分析的方法对数据进行初步分析，大致了解整体二手房的情况，交易量分析，区域特征分析，户型分析，装修方面分析，房屋朝向分析，房价分布及其影响因素；随后调用百度地图API，编程实现数据地图可视化，并获取了具体的地址和重要的距离数据。
我们要的不是数据，而是数据告诉我们的事实。大多数人面临这样一个挑战：我们认识到数据可视化的必要性，但缺乏数据可视化方面的专业技能。部分原因可以归结于，数据可视化只是数据分析过程中的一个环节，数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型。
大多数时候我们汇报工作就是要做好解释性分析的工作。一个完整的数据可视化过程，主要包括以下4个步骤：确定数据可视化的主题；提炼可视化主题的数据；根据数据关系确定图表；进行可视化布局及设计。
这篇关于Python爬虫————泉州二手房数据爬取和数据可视化的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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