这是请求头:"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 Edg/114.0.1823.37" 这是网址页面:"http://www.piaofang.biz/",请帮我爬取此页面排行榜数据,并做出以类型和全球票房为横纵坐标的柱状图,饼状图,以及以年份排序的折线图
时间: 2024-01-22 13:02:14 浏览: 39
好的,这是一个比较复杂的任务,需要使用 Python 中的 requests、bs4、pandas、matplotlib 等库来实现。以下是实现思路:
1. 使用 requests 库发送 HTTP 请求获取网页源代码;
2. 使用 bs4 库对网页源代码进行解析,提取排行榜数据;
3. 使用 pandas 库将排行榜数据转换为 DataFrame 格式,方便后续操作;
4. 使用 matplotlib 库绘制柱状图、饼状图和折线图。
以下是代码示例:
```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 发送 HTTP 请求获取网页源代码
url = 'http://www.piaofang.biz/'
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 Edg/114.0.1823.37'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text
# 使用 bs4 库对网页源代码进行解析,提取排行榜数据
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
table = soup.find('table', class_='table table-hover')
rows = table.find_all('tr')
data = []
for row in rows[1:]:
cols = row.find_all('td')
rank = cols[0].text.strip()
name = cols[1].text.strip()
type = cols[2].text.strip()
box_office = cols[3].text.strip()
data.append([rank, name, type, box_office])
# 使用 pandas 库将排行榜数据转换为 DataFrame 格式
df = pd.DataFrame(data, columns=['排名', '电影名称', '类型', '全球票房'])
# 绘制柱状图
type_count = df['类型'].value_counts()
type_count.plot(kind='bar')
plt.xlabel('类型')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('电影类型分布')
# 绘制饼状图
type_count.plot(kind='pie')
plt.ylabel('')
plt.title('电影类型分布')
# 绘制以年份排序的折线图
df['年份'] = df['电影名称'].str.extract('(\d{4})')
year_count = df['年份'].value_counts().sort_index()
year_count.plot(kind='line')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('每年电影数量变化趋势')
plt.show()
```
需要注意的是,由于网页的数据可能会随时更新,因此以上代码只是示例,具体实现时需要根据网页源代码的结构进行调整。