摘要：木鸟短租网数据爬取与预处理 1. 网站分析与数据爬取 随着旅游业的兴起和人们旅游方式的多样化，短租业务也随之兴起。木鸟短租网是一家专业提供短租住房的网站，其房源丰富、价
木鸟短租网数据爬取与预处理
1. 网站分析与数据爬取
随着旅游业的兴起和人们旅游方式的多样化，短租业务也随之兴起。木鸟短租网是一家专业提供短租住房的网站，其房源丰富、价格优惠，吸引了众多用户的青睐。为了了解用户对木鸟短租网的需求和喜好，我们需要获取相关数据进行分析。
在获取数据的过程中，我们采用了Python语言的Requests和BeautifulSoup包进行网页解析和爬取。首先，我们要通过Requests获取网页源代码，然后利用BeautifulSoup将网页源代码转化为BeautifulSoup对象，并进行相关标签的解析和数据筛选。以获取木鸟短租网上的上海租房信息为例，以下是获取房源信息的代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://sh.muzhou.com/danzhu/?page=1'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0;Win64) AppleWebkit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.content, \"html.parser\")
house_list = soup.find_all(\"div\", class_=\"house-card\")
通过上述代码，我们可以获取到租房信息页的房源列表，进而进行进一步的数据分析。需要注意的是，在进行数据爬取时，我们需要合理设置Headers中的User-Agent信息，以避免被网站封禁。
2. 数据清洗与预处理
在获取到木鸟短租网的租房数据后，我们需要进行数据清洗，将一些不符合规定或不利于分析的数据进行处理，以保证数据的准确性和可用性。接下来，我们对数据进行以下步骤的清洗和预处理：
（1）数据去重
在爬取数据时，由于多次爬取或其他原因，可能会出现数据重复的情况，我们需要将此类数据进行去重。通过Pandas包的drop_duplicates函数，可以很方便地去除重复数据：
import pandas as pd
house_data = pd.DataFrame({'房源名称': [], '房源链接': [], '房源价格': []})
page_num = 5
for page in range(1, page_num+1):
url = 'https://sh.muzhou.com/danzhu/?page=' + str(page)
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0;Win64) AppleWebkit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.content, \"html.parser\")
house_list = soup.find_all(\"div\", class_=\"house-card\")
for house in house_list:
house_url = 'https://sh.muzhou.com' + house.find('a')['href']
house_title = house.find('h3', class_='house-title').text
house_price = house.find('span', class_='house-price').text[1:]
house_data = house_data.append({'房源名称': house_title, '房源链接': house_url, '房源价格': house_price}, ignore_index=True)
house_data = house_data.drop_duplicates()
通过上述代码，我们可以将已获取的租房数据去重，以排除数据重复导致的影响。
（2）数据清洗
数据清洗是指对数据进行规范化处理，使数据符合分析要求。对于租房数据而言，我们需要对一些乱码、缺失数据或不规范数据进行清洗。通过以下代码，我们可以将租房数据中的不规范字符（例如空格和回车符）进行删除、将价格数据进行转换、将房源名称进行规范化处理：
house_data = house_data.replace(['\
', '\\r', ' '], '', regex=True)
house_data['房源价格'] = pd.to_numeric(house_data['房源价格'])
house_data['房源名称'] = house_data['房源名称'].apply(lambda x: x.split('|')[0])
（3）数据分析
在进行数据分析时，我们可以通过数据可视化的方式对数据进行分析和呈现。例如，我们可以利用Matplotlib包对租房数据中的价格进行可视化，以便我们了解租房价格的分布和趋势。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(house_data['房源价格'], bins=30, color='steelblue', edgecolor='k', alpha=0.7)
plt.xlabel('租金范围')
plt.ylabel('房源数量')
plt.title('上海租房数据分布直方图')
plt.show()
通过上述代码，我们可以绘制出租房数据分布直方图，从图表中我们可以了解租房价格区间的分布情况和数量。
3. 总结与展望
本文介绍了通过Python语言的Requests和BeautifulSoup包进行网页解析和数据爬取，并对获取的租房数据进行了清洗和预处理，包括数据去重、数据清洗和数据分析。对于业务数据分析而言，数据爬取和预处理是非常重要的环节，只有在数据可用性和准确性得到保障的情况下，我们才能进行更深入的数据分析和探索。
未来我们将继续深入探索数据分析方法和工具，提高数据挖掘和分析的能力和水平，为业务决策提供更有力的支持。
