【python】python大学排名数据抓取+可视化(源码+数据集+可视化+论文)【独一无二】
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【python】python大学排名数据抓取可视化(源码+数据集+可视化+论文)【独一无二】
一、设计要求
设计需求
本项目旨在通过爬取指定网站的大学信息，并对获取的数据进行分析和可视化展示。具体设计需求如下：
- 数据爬取与存储：
- 目标网址：从指定的大学信息网址
http://www.nseac.com/eva/cucompkeye.php爬取数据。 - 请求处理：发送 HTTP GET 请求获取网页内容，设置响应编码为
utf-8以确保中文字符显示正常。 - 数据解析：使用
lxml库的 XPath 提取大学名称、地址、类型和分数线信息。 - 异常处理：在数据提取过程中处理可能的异常，确保程序稳定运行。
- 数据存储：将提取的大学信息存储到 CSV 文件
data.csv中，文件包含列标题和数据记录。
- 目标网址：从指定的大学信息网址
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- 数据分析与可视化：
- 数据读取：使用
pandas读取 CSV 文件data.csv，创建 DataFrame 对象以便后续分析。 - 数据预处理：检查并清洗数据，确保数据格式正确，必要时进行数据类型转换。
- 数据统计：
- 大学类型统计：统计各类型大学的数量，生成饼状图显示其占比。
- 前20个大学分析：选择前20个大学，分别生成柱状图和折线图，展示其分数线分布和变化趋势。
- 可视化配置：使用
matplotlib和seaborn进行图表绘制，设置中文字体和显示参数，确保图表美观且信息清晰。 - 图表展示：
- 饼状图：展示各类型大学的数量分布，图表标题为“各类型大学的数量分布”。
- 柱状图：展示前20个大学的分数线，图表标题为“前20个大学的分数线”，X轴标签为“大学”，Y轴标签为“分数线”。
- 折线图：展示前20个大学分数线趋势，图表标题为“前20个大学分数线趋势”，X轴标签为“大学”，Y轴标签为“分数线”。
- 数据读取：使用
二、设计思路
代码设计思路分析
该代码的设计主要分为两个部分：数据爬取与存储和数据分析与可视化。以下是详细的设计思路分析：
1. 数据爬取与存储
功能描述：从指定网址爬取大学信息，包括大学名称、地址、类型和分数线，并将数据存储到 CSV 文件中。
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1.1 导入必要的库
import csv
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from lxml import etree
csv：用于将数据写入 CSV 文件。requests：用于发送 HTTP 请求获取网页内容。BeautifulSoup和lxml：用于解析 HTML 文档。
1.2 发送 HTTP 请求并解析网页
# 代码略(至少十行)...
# 代码略(至少十行)...
res = requests.get(url)
res.encoding = 'utf-8'
# print(res.text)
message = [["大学", "地址", "类型", "分数线"]]
etree = etree.HTML(res.text)
print(res.text)
- 发送 HTTP GET 请求获取网页内容。
- 设置响应编码为
utf-8。 - 将网页内容解析为
etree对象，方便后续的 XPath 查询。 - 初始化
message列表，存储爬取的数据。
1.3 提取数据并存储
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for i in range(1, 131):
try:
# 代码略(至少十行)...
# 代码略(至少十行)...
message.append([university, area, stype, score])
print([university, area, stype, score])
except Exception as e:
print(e)
continue
with open('data.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(message)
- 使用 XPath 提取大学名称、地址、类型和分数线。
- 将提取的数据添加到
message列表中。 - 将
message列表中的数据写入到 CSV 文件data.csv中。
2. 数据分析与可视化
功能描述：读取 CSV 文件中的数据，并进行分析和可视化，生成饼状图、柱状图和折线图。
2.1 导入必要的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
pandas：用于读取和处理数据。matplotlib.pyplot：用于绘制图表。- 配置
matplotlib以正常显示中文和负号。
2.2 读取数据
# 代码略(至少十行)...
# 代码略(至少十行)...
# Display the DataFrame
df.head()
- 读取 CSV 文件中的数据并创建
DataFrame对象。 - 打印
DataFrame的前五行，确保数据读取正确。
2.3 数据可视化
功能描述：生成各种图表，包括饼状图、柱状图和折线图。
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2.3.1 饼状图：各类型大学的数量分布
university_type_counts = df['类型'].value_counts()
# 代码略(至少十行)...
# 代码略(至少十行)...
plt.ylabel('')
plt.show()
- 统计各类型大学的数量，并生成饼状图显示其占比。
2.3.2 柱状图：前20个大学的分数线
# 选择前20个大学进行分析
df_20 = df.head(20)
# 代码略(至少十行)...
# 代码略(至少十行)...
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()
- 选择前20个大学进行分析，并生成柱状图显示其分数线。
2.3.3 折线图：前20个大学分数线趋势
plt.figure(figsize=(12, 8))
# 代码略(至少十行)...
# 代码略(至少十行)...
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()
- 生成折线图显示前20个大学的分数线变化趋势。
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-
数据爬取与存储：
- 发送 HTTP 请求获取网页内容。
- 使用 XPath 提取大学信息。
- 将数据存储到 CSV 文件中。
-
数据分析与可视化：
- 读取 CSV 文件中的数据。
- 统计各类型大学的数量并生成饼状图。
- 选择前20个大学并生成柱状图和折线图。
通过上述设计，该代码实现了从网页爬取大学信息，并对数据进行分析和可视化展示，提供了全面的大学信息视图。
三、可视化分析
饼状图：用于展示不同类型大学的数量分布。通过饼状图，我们可以直观地看到综合类、理工类、师范类等不同类型大学在样本中的比例。
柱状图：用于展示前20个大学的分数线。柱状图可以清晰地展示各大学分数线的高低，便于比较不同大学的分数线水平。
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折线图：用于展示前20个大学分数线的趋势。折线图能够显示出分数线随大学名称变化的趋势，便于观察分数线的变化规律。
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原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_44244190/article/details/140726123
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