python爬虫数据可视化大学排行

Python 爬虫实现大学排名数据采集
为了完成这一目标，可以采用requests库来发送HTTP请求并获取网页内容。接着利用BeautifulSoup解析HTML文档，提取所需的数据。最后，使用pandas管理数据，并借助matplotlib或seaborn进行可视化。
使用Requests和BeautifulSoup抓取数据
下面是一个简单的例子展示如何从指定URL中收集有关大学排名的信息：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://example.com/university-rankings' # 假设这是要爬取的目标网址
response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table_body = soup.find('tbody') # 找到表格主体部分
rows = table_body.find_all('tr')

data = []
for row in rows:
cols = row.find_all('td')
cols = [ele.text.strip() for ele in cols]
data.append([ele for ele in cols if ele]) # 获取每一行的有效信息
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这段代码会访问给定链接中的页面，找到包含排名列表的表格，并读取出每所学校的名称及其对应的排名等信息[^1]。
数据清洗与整理
一旦获得了原始数据之后，就需要对其进行清理以便后续处理。这里可能涉及到去除不必要的字符、转换数据类型等工作。Pandas提供了强大的DataFrame结构帮助高效地操作这些数据集。
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data, columns=['Rank', 'University Name', 'Score'])
print(df.head())
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此段脚本创建了一个名为 df 的 DataFrame 对象，其中包含了三列：分别是学校名次 (Rank)、校名(University Name) 和得分(Score) 。打印前几条记录以确认数据已被正确加载。
利用Matplotlib绘制图表
当所有的准备工作完成后就可以开始制作图形了。以下是基于上述数据构建柱状图的方法之一：
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10,8))
plt.barh(df['University Name'], df['Score'].astype(float), color='skyblue')
plt.xlabel('Scores')
plt.title('Top Universities by Score')
plt.gca().invert_yaxis()
plt.show()
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该绘图命令设置了水平方向上的直方图，横坐标表示分数大小而纵轴则列举各个高校的名字；同时调整了一些样式参数让图像更加美观易懂[^2]。