df = pd.DataFrame(data

　　好的，我可以为您介绍一下如何使用 Python 爬虫来爬取房产数据并保存到本地。

　　首先，您需要选择一个合适的网站来进行爬取。例如，可以选择链家网、安居客等房产网站。然后，您需要分析该网站的页面结构和数据请求方式，确定需要爬取哪些数据，以及如何获取这些数据。

　　接着，您可以使用 Python 的 requests 库来发送 HTTP 请求，获取网页内容。然后，可以使用 BeautifulSoup 库来解析网页内容，提取需要的数据。

　　最后，您可以使用 Python 的 Pandas 库将数据保存到本地的 Excel 或 CSV 文件中。以下是一个示例代码：

　　```python

　　import requests

　　from bs4 import BeautifulSoup

　　import pandas as pd

　　# 发送 HTTP 请求获取网页内容

　　url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/'

　　headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

　　response = requests.get(url, headers=headers)

　　soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

　　# 解析网页内容，提取需要的数据

　　house_list = soup.find_all('div', {'class': 'info'})

　　data = []

　　for house in house_list:

　　name = house.find('div', {'class': 'title'}).text.strip()

　　price = house.find('div', {'class': 'price'}).text.strip()

　　area = house.find('div', {'class': 'houseInfo'}).text.strip()

　　data.append([name, price, area])

　　# 将数据保存到本地文件

　　df = pd.DataFrame(data, columns=['名称', '价格', '面积'])

　　df.to_excel('house_data.xlsx', index=False)

　　```

　　这是一个简单的示例代码，您可以根据您需要爬取的数据和网站的不同来进行修改和优化。