前言
使用scrapy框架爬取租赁信息，对数据进行处理利用python中的seaborn,matplotlib库进行可视化分析，最后查看昌平区待租量排前十小区对应地铁站点，及其平均租房价格。
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Python数据分析实战——北京租房数据统计分析 https://www.lx656.top/index.php/2019/11/py_fx/
一、数据读取
二、数据预处理
1.重复值和空值处理
删除重复数据
删除缺失数据，并对file_data重新赋值
2.数据转换类型
使用pandas的replace()方法完成替换数据
三、图表分析
1.房源数量、位置分布分析
按照‘区域’分组并统计每组数量
上列数据按照从大到小排序
2.百度地图开发平台申请秘钥
获取小区的经纬度
将经纬度信息保存到本地文件
修改百度地图提供的热力图源码
访问热力图HTML网页
