jupyter 网页数据爬取以及数据分析实例

当然，我可以为您提供一个Jupyter Notebook的实例，演示如何使用Python进行网页数据爬取和数据分析。请注意，以下示例仅供参考，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。

首先，我们需要安装一些必要的库。在Jupyter Notebook中的代码单元格中运行以下命令：

!pip install requests
!pip install beautifulsoup4
!pip install pandas
!pip install matplotlib

接下来，我们将使用requests库来获取网页数据，并使用beautifulsoup4库来解析HTML内容。让我们假设我们要爬取并分析CSDN博客的文章数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 设置目标网页的URL
url = 'https://blog.csdn.net/'

# 发起HTTP请求获取网页内容
response = requests.get(url)

# 使用BeautifulSoup解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 获取文章列表
articles = soup.find_all('div', class_='article-item-box')

# 创建一个空的DataFrame来存储数据
data = pd.DataFrame(columns=['标题', '作者', '发布时间'])

# 遍历文章列表，提取标题、作者和发布时间
for article in articles:
    title = article.find('h4').text.strip()
    author = article.find('a', class_='nickname').text.strip()
    publish_time = article.find('span', class_='date').text.strip()
    
    # 将数据添加到DataFrame中
    data = data.append({'标题': title, '作者': author, '发布时间': publish_time}, ignore_index=True)

# 打印前5行数据
print(data.head())

上述代码中，我们首先使用requests库发起了对CSDN博客首页的HTTP请求，并使用BeautifulSoup解析了返回的HTML内容。然后，我们通过查找特定的HTML标签和属性，提取了文章的标题、作者和发布时间，并将数据添加到一个DataFrame中。

最后，我们打印了DataFrame的前5行数据。

除了爬取数据，我们还可以使用pandas和matplotlib库对数据进行分析和可视化。以下是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 统计每个作者的文章数量
author_counts = data['作者'].value_counts()

# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
author_counts.plot(kind='bar')
plt.xlabel('作者')
plt.ylabel('文章数量')
plt.title('CSDN博客文章数量排名')
plt.show()

上述代码中，我们使用value_counts()函数统计了每个作者的文章数量，并使用matplotlib库绘制了一个柱状图，展示了CSDN博客的作者文章数量排名。

这只是一个简单的示例，您可以根据自己的需求进行更复杂的数据爬取和分析操作。希望对您有所帮助！