本篇文章为大家展示了R语言抓取网站数据，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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今天看到有人用Python爬取了链家网成都站的楼盘信息，我尝试用R做了同样的事情，具体代码如下：

library(rvest)
url0 <- 'http://cd.fang.lianjia.com/loupan/'
name=area=price=type=address=status=NULL
for(i in 1:10)
{
  url <- paste(url0,"pg",i,sep = '')
  web <- read_html(url)
  name <- c(name,web %>% html_nodes('div.info-panel') %>% 
              html_nodes('a') %>% html_text())
  address <- c(address,web %>% html_nodes('div.info-panel') %>% 
                 html_nodes('div.where') %>% html_nodes('span.region') %>% 
                 html_text())
  b=web %>% html_nodes('div.info-panel') %>% html_nodes('div.area') 
  are=rep(0,length(b))
  for (i in 1:length(b))
  {
    if (str_length(b[i]) > 60){
     are[i] =  b[i]%>% html_nodes('span') %>% html_text()
    }else{
      are[i] = 0
    }
  }
  area=c(area,ifelse(are=='0','0',unlist(str_extract(are,'[0-9]+~[0-9]+|[0-9]+'))))
  a <- web %>% html_nodes('div.info-panel') %>% html_nodes('div.average') 
  price=rep(0,length(a))
  for (i in 1:length(a))
  {
    if (str_length(a[i]) > 100){
      price[i] = a[i]%>% html_nodes('span.num') %>% html_text()
    }else{
      price[i] = 0
    }
  }
  price=c(price,price)
  type <-c(type, web %>% html_nodes('div.info-panel') %>% 
             html_nodes('div.type') %>% html_nodes('span.live') %>% html_text())
  status <-c(status, web %>% html_nodes('div.info-panel') %>% 
               html_nodes('div.type') %>% html_nodes('span.onsold') %>% html_text())
}
data=data.frame(name,address,area,price=as.numeric(price),type,status)
DT::datatable(data)

部分结果如下

然后又爬取了北京、上海、深圳、广州等17个城市的新建楼盘，然后进行了分析

#雷达图

#绘制面积图

##条形图

##层次聚类

##楼盘在哪里（有些坐标可能有误，但总体趋势还行）

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文章题目：R语言抓取网站数据
文章链接：http://csdahua.cn/article/pescse.html