{"repo":"linpingta/lianjia-eroom-analysis","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/linpingta/lianjia-eroom-analysis","clone":"git clone https://github.com/linpingta/lianjia-eroom-analysis.git","description":"lianjia / beike estate crawler/analysis 2024","language":"Python","stars":94,"topics":["eroom","lianjia","crawler","beike"],"license":"BSD-2-Clause","category":"scrapers-browser-automation","readme_excerpt":"estate-room-analysis Analysis of estate beijing data 数据分析 更新 2023-12-08: 基于提供数据，可以分析北京22/23年房价变化 2023-10-25: 为方便数据管理，原先eroom xxxx .csv等历史报价快照，被分别移入bj data(beijing 北京), hz data(hangzhou 杭州), sh data(shanghai 上海), sz data(shenzhen 深圳), gz data(guangzhou 广州)等目录 链家房价获取和数据分析 这是一个使用Python编写的链家房价获取和数据分析脚本。通过这个脚本，您可以爬取链家网站上公开的房屋信息，并进行数据分析和可视化。 项目背景 因为前两年在关注北京二手房市场，但搜索发现的一些链家获取缺少更新，也不支持数据分析的功能，因此开发了这个项目。我们可以看到相比前两年，房价跌了还是涨了，挂牌多了还是少了，有效帮助购房人。 爬取功能 链家网站上的公开房屋信息，包括房屋价格、面积、所在区域、房型等 可以根据用户的需求自定义爬取的区域等参数。 分析功能 提供了多种数据分析功能，例如计算平均房价、绘制房价分布直方图等。 提供基于多组房价数据的挂牌价格变化查找分析功能 提供小区级别平均价格变化分析功能 支持数据导出为 CSV 文件，方便后续处理和分析。 适用范围 本项目默认行为对北京链家数据获取（其它城市仅示例），可修改后支持其它地区，如 杭州 ，武汉，深圳等地区获取（上海相对特殊一点，需要一些小改动） 简单修改代码如: 使用方法 1. 安装所需的依赖库。 2. 运行获取 无参数运行，默认处理beijing，各个区数据，比如东城区 指定参数运行： (1) 指定其它城市 (2) 指定特定区域（比如四惠） 之后你会看到结果如eroom time 20221227 detail 1672138021 .csv 3. 运行数据分析：小区平均价格统计 脚本将会将爬取的数据保存为 final community eroom stats size .csv 文件， 为软件运行的YYYYMMDD。 基于结果进行进一步的可视化分析，如 4. 运行数据分析：房价变化统计 脚本将会将爬取的数据保存为 stats info updated .csv 文件。 基于历史数据，可以方便分析出特定房源的挂牌价变化情况，挂牌上架下架（重新上架）时间 免责声明 本项目永远作为一个免费项目使用，仅用于学习交流使用，使用者不得用于谋利或访问非公开数据 本项目并不保证历史数据的准确性，希望帮助到有相关需要的购房人，不对数据准确性/一致性承担法律或相关任何责任，使用者请自行甄别判断。 注意事项 ！！注意事项 ！！ 请尊重链家网站的使用规则，本程序只可用于适度访问公开数据，严禁修改本程序访过于频繁地进行访问，严禁修改本程序访问任何非公开数据。 数据只能用于个人使用，不支持数据共享，不能用于任何商业用途，请遵守中国相关法律 贡献 欢迎对本项目提出改进建议和提交贡献代码。如果您发现了 bug，请在 GitHub 上提交 issue","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/linpingta","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/linpingta/lianjia-eroom-analysis/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}