基于Python Django 的全国房价大数据可视化系统（附源码，部署）

博主介绍：✌程序员徐师兄，7年大厂开发经验。全网粉丝12w+，CSDN博客专家，同时活跃在掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台，专注Java技术和毕业项目实战分享✌
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简介

这套系统是用 Python + Django 搭的，目标是帮咱们把广州、杭州和北京的二手房价格扒下来，然后通过酷炫的图表一键展示动态走势。后台用 Django 提供接口，前端用 HTML 搭页面，图表部分用 ECharts，数据暂时放 SQLite，结构轻巧又好上手。整个项目实战性强，新手大学生拿来做毕业设计、课程设计都很合适。

系统能自动爬取各大房产网站二手房最新报价，结合 Pandas 做数据清洗、聚合，再把结果喂给前端。用户一打开页面，就能看到不同城市按时间、区域、房型分类的均价折线图、柱状图，直观了解市场波动。

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技术栈

技术	用途	说明
Django	后端框架	处理业务逻辑、提供 RESTful 接口 Django 文档 快速入门
SQLite	数据存储	轻量级嵌入式数据库，免安装
Pandas	数据处理	清洗、统计、聚合 Pandas 教程
PyMySQL	MySQL 连接	（可选）若要用 MySQL，请安装并替换 SQLite
Requests	网络请求	发起爬虫 HTTP 请求
BeautifulSoup4	网页解析	从 HTML 中抽取房源信息
ECharts	前端可视化	折线图、柱状图、区域热力图 ECharts 入门
HTML/CSS/JS	前端页面	展示图表和交互

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系统模块

整个可视化系统一共分三个核心模块：

1. 数据采集

   • 使用 Requests + BeautifulSoup4 自动爬取指定网站的二手房列表页和详情页。
   • 加入随机 UA、延时（time.sleep(random.uniform(1,3))）和异常重试，防止被反爬。

2. 数据处理

   • 用 Pandas 将原始爬取的字段（小区名、区域、价格、面积、发布时间等）做清洗和标准化。
   • 对空值字段赋 NaN，统一时间格式，拆分房型、楼层等；
   • 按城市+日期+区域聚合，计算每日均价、涨跌幅。

3. 图表展示

   • 后端 Django 提供 JSON 接口 /api/price-trend?city=北京&start=2024-01-01&end=2024-05-01，返回均价时序。
   • 前端用 ECharts 画折线图、柱状图、热力图，一页多图自由切换；
   • 支持按房型筛选、按区县对比。

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核心代码示例

爬虫示例（Requests + BeautifulSoup）

import random, time, requests
from bs4 import BeautifulSoupdef fetch_page(url):headers = {'User-Agent': get_random_ua()}resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)resp.raise_for_status()return resp.textdef parse_list(html):soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')for item in soup.select('.list-item'):yield {'title': item.select_one('.title').get_text(strip=True),'price': item.select_one('.price').get_text(strip=True),'area': item.select_one('.area').get_text(strip=True),'detail_url': item.select_one('a')['href']}# 定时拉取
for city in ['gz', 'hz', 'bj']:for page in range(1, 6):url = f'https://{city}.ershoufang.example.com/page/{page}/'html = fetch_page(url)for record in parse_list(html):save_to_db(city, record)time.sleep(random.uniform(1, 3))

数据清洗与聚合（Pandas）

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine# 连接 SQLite
engine = create_engine('sqlite:///house.db')df = pd.read_sql('select * from listings', engine)
# 清洗
df['price'] = df['price'].str.replace('万', '').astype(float)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['district'] = df['title'].apply(lambda s: s.split()[1])# 聚合计算每日均价
trend = df.groupby(['city', df['date'].dt.date]).price.mean().reset_index()
trend.to_sql('price_trend', engine, if_exists='replace', index=False)

后端接口（Django View）

from django.http import JsonResponse
from .models import PriceTrenddef price_trend(request):city = request.GET.get('city')start = request.GET.get('start')end = request.GET.get('end')qs = PriceTrend.objects.filter(city=city, date__range=[start, end]).order_by('date')data = list(qs.values('date', 'price'))return JsonResponse({'status': 'ok', 'data': data})

前端 ECharts 展示

<div id="chart" style="width: 100%; height: 400px;"></div>
<script>
fetch(`/api/price-trend?city=北京&start=2024-01-01&end=2024-05-01`).then(res => res.json()).then(({ data }) => {const dates = data.map(d => d.date);const prices = data.map(d => d.price);var myChart = echarts.init(document.getElementById('chart'));myChart.setOption({title: { text: '北京二手房均价走势' },xAxis: { type: 'category', data: dates },yAxis: { type: 'value' },series: [{ data: prices, type: 'line', smooth: true }]});});
</script>

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效果展示

登录与数据管理

首页概览

动态可视化

后台管理

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源码获取：

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