unique_rarity = list(set(data['C'].tolist())) data_rarity = data.groupby('C').apply(lambda x: x['E'].tolist()).to_dict() plt.boxplot(data_rarity, labels=unique_rarity)优化这段代码

这段代码可以优化如下：

1. 使用集合推导式代替列表转集合的操作，可以更简洁地获得唯一值列表。
2. 使用字典推导式代替分组操作，可以更高效地生成字典数据。
3. 在绘制箱线图时，可以使用更直接的方法指定横轴和纵轴数据。

综上，优化后的代码如下：

unique_rarity = {rarity for rarity in data['C']}
data_rarity = {rarity: data.loc[data['C'] == rarity, 'E'].tolist() for rarity in unique_rarity}
plt.boxplot(data_rarity.values(), labels=data_rarity.keys())

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import requests from bs4 import BeautifulSoup import json url ="http://170.106.117.230/?url=steam://rungame/730/76561202255233023/+csgo_econ_action_preview%20M4339827378402747041A30648261933D3039437502918428834" headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36'} response = requests.get(url, headers=headers) print('状态码：', response.status_code) print('响应体：', response.text) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') print(soup.prettify()) # 找到特定的标签或者CSS选择器 item_info = '{"iteminfo":{"origin":8,"quality":4,"rarity":5,"a":"30648261933","d":"3039437502918428834","paintseed":582,"defindex":32,"paintindex":1224,"stickers":[],"floatid":"30648261933","low_rank":125,"high_rank":134,"floatvalue":0.34608370065689087,"m":"4339827378402747041","s":"0","imageurl":"http://media.steampowered.com/apps/730/icons/econ/default_generated/weapon_hkp2000_cu_p2000_decline_light_large.7f57145674a5e41b3b8e7fe70be4ffbb57ec6f84.png","min":0,"max":1,"weapon_type":"P2000","item_name":"Wicked Sick","rarity_name":"Classified","quality_name":"Unique","origin_name":"Found in Crate","wear_name":"Field-Tested","full_item_name":"P2000 | Wicked Sick (Field-Tested)"}' # 将JSON字符串解析为字典 item_dict = json.loads(item_info) # 提取floatvalue的数值 floatvalue = item_dict['iteminfo']['floatvalue'] print(floatvalue) # 打印提取的数据 floatvalue_tag = soup.find('iteminfo') if floatvalue_tag: data = floatvalue_tag.text print(data) else: print('未找到 floatvalue 标签')

这段代码是用 Python 爬取 Steam 市场上某个商品的信息，并提取其中的 floatvalue 值。首先，使用 requests 库发送 GET 请求获取网页内容，然后用 BeautifulSoup 库解析网页内容，找到特定的标签或者 CSS 选择器，提取出需要的信息。接着，将 JSON 字符串解析为字典，再从字典中提取出 floatvalue 值，并打印出来。最后，使用 BeautifulSoup 找到包含 floatvalue 的标签，如果找到则打印出其中的文本，否则提示未找到。

data_rarity.append([x[2] for x in data if x[4] == r])优化这段代码

可以使用列表推导式和过滤器代替循环和条件语句，代码如下：

data_rarity = [x[2] for x in data if x[4] == r]

这行代码的含义是：对于数据列表中每个元素，如果该元素的第五个元素等于r，则将该元素的第三个元素添加到data_rarity列表中。使用列表推导式和过滤器可以使代码更加简洁和易读。