房价一直是中国老百姓最关心的话题之一。Rapp 也一直想分析房地产方面的数据。如果拿到全国的房价数据,不仅可以知道各个城市最贵的和最便宜的房子在哪里,哪些区域的房价更高,还可以研究房价和医疗、教育资源以及公共交通设施之间的关系,房价与政策之间的关系等等。
想要获取这样的数据并不难,只需要一点点编程知识。看完本文后就会觉得更加简单了,只需要安装Rapp开发的R程序包(lianjiaScraper),使用一个命令就可以轻松下载上海市各小区的挂牌均价。
下面我向大家介绍一下 lianjiaScraper 的开发过程以及使用方法:
- 选择目标数据源,确定抓取的对象和范围。
经过一番比较,我选择了链家网的“小区”信息作为抓取的对象:
lianjia_webpage.png
链家找到的27576个小区并不是列在一个页面中,所以我们还要弄清楚总共可以抓取多少页面,在小区列表的底部,我们看到一共有100个页面:
lianjia_lastpage.png
============= UPDATE =============
每个页面列出20个小区,所以100个页面只能显示2000个小区。如果要抓取所有的数据,可以计算一下总共要抓取 27576/20=1379个页面。
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我们还发现每个页面的URL具有以下格式:
http://sh.lianjia.com/xiaoqu/d
调用每个页面的时候只需要在d
后面加上页面序号即可。
- 查看页面的HTML代码,找到需要抓取和解析的标签。
html.png
从页面的源代码中可以看到,页面中所有小区信息放在一个<ul class="house-lst"></ul>
中,每个小区包含一个<div class="pic-panel"></div>
和一个<div class="info-panel">
,我们感兴趣的信息在<div class="info-panel">
中的<div class="where"></div>
和<div class="price"></div>
中。 -
用 rvest 写爬虫函数
source_code.png - 将爬虫函数以R软件包的形式发布,源代码上传至Github
- 安装 lianjiaScraper 的方法见README
README.png -
安装完毕,测试
code.png -
抓取到的数据包含了小区名称、区域名称、板块名称、单价以及经纬度信息
table.png -
lianjiaScraper 现在仍处在开发阶段,目前只有一个 searchLianjia 函数,而且只能下载上海市的数据,我会不断完善相关功能:
help.png
房价数据到手后如何分析和可视化?欢迎大家继续关注Rapp!
qrcode.jpg
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