Python爬虫数据采集可视化分析项目数据集代码

在Python爬虫项目中，数据采集和可视化分析是两个关键的步骤。数据采集通常涉及到从网页上抓取数据，而可视化分析则是对抓取到的数据进行整理和展示。以下是一个简单的例子，介绍如何使用Python进行数据采集和基本的可视化分析。

首先，你需要使用爬虫库，如`requests`和`BeautifulSoup`，来从网页上抓取数据。这里给出一个简单的爬虫示例，它从一个网页上提取标题和链接：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 目标网页URL
url = 'http://example.com'

# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)

# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取网页标题和链接
titles = []
links = []

for link in soup.find_all('a'):
    titles.append(link.get_text())
    links.append(link.get('href'))

# 输出提取到的数据
for title, link in zip(titles, links):
    print(title, link)

然后，你可以使用`pandas`库来处理和分析数据，并使用`matplotlib`或`seaborn`等库来进行数据可视化。以下是一个简单的数据处理和可视化分析示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 将提取的数据转换为DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'Title': titles,
    'Link': links
})

# 数据可视化分析示例
# 假设我们要根据标题的字符长度进行分析，我们可以这样做：

# 添加一个新列，记录标题长度
data['TitleLength'] = data['Title'].apply(len)

# 使用matplotlib进行可视化
plt.hist(data['TitleLength'], bins=range(min(data['TitleLength']), max(data['TitleLength'])+1, 1), align='left')
plt.title('Title Length Distribution')
plt.xlabel('Title Length')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

上面的代码展示了如何抓取网页上的标题和链接，并分析了标题长度的分布情况。