Skip to main content

数据科学中的 R 语言

第 87 章 网络爬虫

大神说rvest 马上推出1.0版本了。

87.1 链家网 

urls <- paste0("https://sh.lianjia.com/ershoufang/pg", seq_along(1:2))


scrape_house_info  <- function(url) {

    web <- read_html(url)
    
    title <- web %>% 
      html_nodes('.clear .title a') %>% 
      html_text()

    houseinfo <- web %>% 
      html_nodes('.houseInfo') %>%
      html_text()

    
    price <- web %>% 
      html_nodes('.totalPrice span') %>% 
      html_text()

    price_per <- web %>% 
      html_nodes('.unitPrice span') %>% 
      html_text()

    df <- data.frame(title, houseinfo, price, price_per) 
    
    return(df)
}
tb <- urls %>% map_df(scrape_house_info)

tb %>% 
  head()
##                                                title
## 1 笋盘！飞机户型南北通大三房，静安内环内地铁口，速看
## 2  满五税费少次顶楼 南北通透 户型方正 商品房一梯两户
## 3                   房龄新，楼层适中，视野好，精装修
## 4 绝世好房，带地暖铁低总价二房，通风采光佳，满五税少
## 5     满五年税费少，诚意出售看房方便，近万达，精装修
## 6   经典花园洋房，纯商品房，户型正气，业主诚意出售，
##                                                              houseinfo price
## 1              3室2厅 | 130.98平米 | 南 | 精装 | 7层 | 1999年建 | 板楼  1130
## 2           2室2厅 | 75.08平米 | 南 北 | 简装 | 高楼层(共12层)  | 板楼   340
## 3     3室2厅 | 87.62平米 | 南 | 精装 | 中楼层(共7层) | 2015年建 | 板楼   252
## 4     2室2厅 | 80.03平米 | 南 | 精装 | 高楼层(共6层) | 2007年建 | 板楼   475
## 5               3室1厅 | 88.26平米 | 南 | 精装 | 低楼层(共7层)  | 板楼   203
## 6 3室2厅 | 123.77平米 | 南 北 | 精装 | 高楼层(共6层) | 1998年建 | 板楼   780
##     price_per
## 1 86,273元/平
## 2 45,286元/平
## 3 28,761元/平
## 4 59,353元/平
## 5 23,001元/平
## 6 63,021元/平

87.2 猪肉价格 

df_price <-
  read_html("https://hangqing.zhuwang.cc/shengzhu/20190905/407978.html") %>%
  html_node(".tabzj") %>%
  html_table(header = T) %>% 
  set_names(
    c("region", "name", "price_today", "price_yestoday", "diff_last_day", "diff_last_week")
    ) %>% 
  mutate_at(vars(name), ~str_remove_all(., " ") ) %>% 
  mutate_at(vars(name), ~if_else( name == "黑龙江", "黑龙江省", .))

df_price %>% 
  head()
## # A tibble: 6 × 6
##   region name   price_today price_yestoday diff_last_day diff_last_week
##   <chr>  <chr>        <dbl>          <dbl>         <dbl>          <dbl>
## 1 华东   安徽省        28.0           27.8          0.24           0.37
## 2 华东   山东省        26.6           26.7         -0.05           0.83
## 3 华东   浙江省        29.9           29.8          0.1            1.84
## 4 华东   江西省        28.9           28.6          0.33           0.4 
## 5 华东   福建省        29.1           28.9          0.23           0.52
## 6 华东   江苏省        28.0           28.4         -0.38           0.88
china <- st_read("./demo_data/chinamap_data/bou2_4p.shp") %>% 
  st_set_crs(4326) %>% 
  group_by(NAME) %>%
  summarize()
## Reading layer `bou2_4p' from data source 
##   `E:\R_for_Data_Science\demo_data\chinamap_data\bou2_4p.shp' 
##   using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 925 features and 7 fields
## Geometry type: POLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: 73.44696 ymin: 6.318641 xmax: 135.0858 ymax: 53.55793
## CRS:           NA
china_uni <- china %>% 
  mutate( NAME = iconv(NAME, "GBK", "UTF-8") ) %>% 
  mutate_at(vars(NAME), ~str_remove_all(., "自治区|回族|维吾尔|壮族") ) %>%
  mutate_at(vars(NAME), ~str_trim(.))
df <- left_join(china_uni, df_price, by = c("NAME" = "name"))
ggplot(data = df) + 
  geom_sf( aes(fill = price_today < 28), show.legend = FALSE) + 
  geom_sf_text(aes(label = NAME),
               size = 3
               ) +
  geom_sf_text(aes(label = price_today), 
               size = 3,
               #nudge_x = c(-0.4, 0.5, 0.7),
               nudge_y = c(-1, -1, -1)
               ) +
  coord_sf(crs = 4326) +
  ggtitle("全国猪肉价格地图")