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数据采集与可视化案例 本章学习目标●pandas读取二手房数据●使用pandas对数据进行探索●使用pandas对数据进行转换7.3.5数据探索与转换这里通过pandas读取二手房数据，并对其进行探索和转换。（1）Python中导入pandas、pymysql、re和tabulate。7.3.5数据探索与转换这里通过pandas读取二手房数据，并对其进行探索和转换。（2）设置主函数，里面包括了数据读取、探索清理数据以及转换数据。7.3.5数据探索与转换这里通过pandas读取二手房数据，并对其进行探索和转换。（3）从数据库里读取数据。7.3.5数据探索与转换这里通过pandas读取二手房数据，并对其进行探索和转换。（4）探索清理数据，查看前五行数据。7.3.5数据探索与转换这里通过pandas读取二手房数据，并对其进行探索和转换。（5）查看数据的描述性信息。7.3.5数据探索与转换这里通过pandas读取二手房数据，并对其进行探索和转换。（6）统计数据中空值的数量。7.3.5数据探索与转换这里通过pandas读取二手房数据，并对其进行探索和转换。（7）查看数据类型。7.3.5数据探索与转换这里通过pandas读取二手房数据，并对其进行探索和转换。（8）转换数据，包括细化房屋类型、提取楼层数和楼层类型及统一价格单位，7.4小结通过本综合案例的学习，掌握了使用CHROME浏览器的“开发者工具”分析链家二手房的网页结构和内容，使用requests库和BeautifulSoup库编写和解析自定义的爬虫代码获取字段为：地区(region)、户型(house_type)、面积(area_list)、装修类型(decorate_type)、楼层(floor_type)、房屋类型(building_type)、售价(total_price)、单价(avg_price)的数据。最后，使用pymysql库在MYSQL数据库管理系统中创建指定的数据库test和数据表lianjia，实现数据的持久化存储。7.5习题1.使用requests库和BeautifulSoup库对二手房网站

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