Python爬取北京二手房数据，揭秘北漂买房难度，附源码

标题：Python爬取北京二手房数据，分析北漂买房难吗？附源码 内容摘要：本文通过Python爬取赶集网北京二手房数据，并使用R进行线性回归分析，探讨北漂买房的难易程度。文章分为两部分：首先介绍了使用Xpath、Beautiful Soup和正则表达式三种方法爬取数据的过程，详细展示了代码实现。其次，利用R对爬取的数据进行房价分析，适合初学者学习参考。通过本文，读者可以了解到北京二手房市场的基本情况，并掌握Python和R在数据分析中的应用。

作者 徐麟

本文经授权转自公众号数据森麟（ID: shujusenlin）

房价高是北漂们一直关心的话题，本文就对北京的二手房数据进行了分析。

本文主要分为两部分：Python爬取赶集网北京二手房数据，R对爬取的二手房房价做线性回归分析，适合刚刚接触Python&R的同学们学习参考。

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Python爬取赶集网北京二手房数据

入门爬虫一个月，所以对每一个网站都使用了Xpath、Beautiful Soup、正则三种方法分别爬取，用于练习巩固。数据来源如下：

Xpath爬取：

这里主要解决运用Xpath如何判断某些元素是否存在的问题，比如如果房屋没有装修信息，不加上判断，某些元素不存在就会导致爬取中断。

##将数据转换格式DATA$Bedrooms

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