别再研究抄茅台底了,小伙用爬虫捡漏买奔驰!

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最近几年,“二手经济” 逐渐火热,二手车市场也在快速扩大。


相同的车型,二手车比新车要实惠许多,比如下图中的奔驰 GLC 级,二手车能比新车便宜 5-20 万不等因此有越来越多的人在购置车辆时将二手车纳入了考量。


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但众所周知,二手市场的水也比较深,一不小心就容易缴“智商税”,所以在购买二手车前,对市场有一定的了解是必不可少的。


今天我给大家带来了一个某二手车网站的实战项目,用 Python 来分析二手车市场行情


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一、明确需求

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1、爬取某二手车网站奔驰 GLC 级轿车的信息(标题、购车年份、里程数、价格)

2、利用年限和行驶里程,分析二手车保价率信息

 

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二、爬取数据

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在动手爬取数据前,我们先确定要用的工具,也就是库。目前用 Python 写爬虫主要有以下几个做法:


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根据需求选好工具后,就可以开始爬取数据了。


首先,爬虫会根据我们的指令下载网页的数据,接着,利用 xpath 表达式从网页数据中提取出我们需要的内容。也就是每辆二手车的标题、年份、里程数、价格等信息。(记得根据页面的二手车信息数量写一个循环哦!


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三、数据清洗

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什么是数据清洗?数据清洗是一个对数据进行重新审查和校验的过程,目的在于删除重复信息、纠正存在的错误,并提供数据一致性。

 

就像我们这个例子,爬取的 title 里存在空格,副标题里存在 “|”,我们需要将不同的数据分割,同时删除年份里的“年”字、里程数后的“万公里”这些字眼。只有纯粹的数据计算机才能计算。


最后,利用 Pandas 库输出为 csv 文件。

 

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这样的数据是不是赏心悦目多了?

 

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四、数据可视化

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得到了 csv 格式的规范数据后,我们就可以通过直观的方式对数据进行分析,从中发现数据的趋势、特征。

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如图,左图的点阵图可以很明显地看到,购买年份越早的车,价格会聚集在更低的区间;而右图我们可以看到,里程数与价格呈负相关。

 

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五、总结流程

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原文始发于微信公众号(进击的Coder):别再研究抄茅台底了,小伙用爬虫捡漏买奔驰!

链接:https://bbbe.top/archives/2191.html
来源:随风的博客
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