利用Python对链家网北京二手房进行简单数据分析

#首先我用爬虫获取到了链家二手房的一万多条信息，我在爬去的时候对空置进行了处理

本文主要讲述如何通过pandas对爬虫下来的链家数据进行相应的二手房数据分析，主要分析内容包括各个区，各个小区的房源信息情况

#然后查看是否有数据

#结果

	id	title	link	community	housetype	direction	floor	region	totalprice	followinfo	unitprice	acreage	frequency
3	917	桃花岛南北全名三居室满五年中间楼层得房率93.4%	https://bj.lianjia.com/ershoufang/101102706320...	桃花岛	3室2厅	南北	6	通州	600.0	23	50113	119.73平米	0
0	914	满五年唯一南北通透大2居板楼1层2户全天采光视野好	https://bj.lianjia.com/ershoufang/101102810716...	天通西苑三区	2室2厅	南北	13	昌平	499.0	25	37209	134.11平米	25
2	916	南北通透大3居+低楼层+落地窗户+生活方便	https://bj.lianjia.com/ershoufang/101102750110...	华龙小区	3室1厅	南北	6	通州	466.0	35	37930	122.86平米	1
1	915	满两年南北通透随时可看诚心出售	https://bj.lianjia.com/ershoufang/101102910958...	ԴȪԷ	2室1厅	南北	6	通州	320.0	13	45205	70.79平米	4
4	918	距离古城地铁口282米满五唯一小三居室总价低	https://bj.lianjia.com/ershoufang/101102783849...	古城南路	3室1厅	东西	6	石景山	275.0	74	46650	58.95平米	4

#字符串的处理

处理后结果如下（我只截取前五个数据太大了）

0        134.11 1         70.79 2        122.86 3        119.73 4         58.95 5         78.54

接下来我来计算所有户型的个数，然后用图像展示出来

#结果

2室1厅      4251 3室1厅      1766 3室2厅      1268 1室1厅      1011 2室2厅       755 4室2厅       478 1室0厅       176 4室1厅       139 5室2厅        96 1房间1卫       41 2房间1卫       32 5室3厅        32 1室2厅        30 4室3厅        27 3房间1卫       25 3房间2卫       24 6室2厅        23 3室3厅        18 3室0厅        15 5室1厅        15 2室0厅        14 4房间2卫        8 6室3厅         8 5房间2卫        7 4房间1卫        5 5房间3卫        5 4房间3卫        3 2室3厅         3 5室4厅         3 7室2厅         3 1房间0卫        2 9室3厅         1 9室1厅         1 4室4厅         1 11房间3卫       1 6房间3卫        1 7室1厅         1 6房间4卫        1 6室6厅         1 6室1厅         1 7室3厅         1 8室2厅         1 6室4厅         1 Name: housetype, dtype: int64

#我们把图像话出来，有于后面的小数据比较多我就展示了前10个的信息

有于matplotlib不显示中文我在网上查了些资料，得到的解决方案就是加两行代码

#图像展示结果,有图像可以清楚的看到数量分布情况