import requests_html from requests_html import HTMLSession session=HTMLSession() url='https://www.dxsbb.com/news/7566.html' r=session.get(url) table=r.html.find('tbody>tr') for row in table[:41]: l=row.text.split() s='' for i in l: s=s+'{0:^14}'.format(i) print(s) 数据预处理和可视化分析代码

时间: 2024-03-31 19:35:03 浏览: 21
数据预处理和可视化通常需要不同的代码,我可以为您提供数据预处理代码和可视化代码的范例,供您参考。 数据预处理代码: 1. 导入必要的库 ```python import pandas as pd import numpy as np ``` 2. 读取数据 ```python url = 'https://www.dxsbb.com/news/7566.html' df = pd.read_html(url)[0] ``` 3. 删除无用列 ```python df.drop(['序号'], axis=1, inplace=True) ``` 4. 对数据进行清洗和处理 ```python # 将字符串转换为浮点数 df['总分'] = df['总分'].astype(float) df['语文'] = df['语文'].astype(float) df['数学'] = df['数学'].astype(float) df['英语'] = df['英语'].astype(float) # 计算平均分 df['平均分'] = df[['语文', '数学', '英语']].mean(axis=1) # 计算总分排名和平均分排名 df['总分排名'] = df['总分'].rank(ascending=False) df['平均分排名'] = df['平均分'].rank(ascending=False) ``` 5. 输出处理后的数据 ```python print(df.head()) ``` 可视化代码: 1. 导入必要的库 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ``` 2. 绘制柱状图 ```python # 绘制总分排名前10名的柱状图 top10_total = df.sort_values('总分排名').head(10) sns.barplot(x='姓名', y='总分', data=top10_total) plt.title('Total Score Top 10') plt.xlabel('Name') plt.ylabel('Total Score') plt.show() ``` 3. 绘制折线图 ```python # 绘制平均分排名前10名的折线图 top10_avg = df.sort_values('平均分排名').head(10) sns.lineplot(x='姓名', y='平均分', data=top10_avg, marker='o') plt.title('Average Score Top 10') plt.xlabel('Name') plt.ylabel('Average Score') plt.show() ``` 以上代码仅为范例,具体代码需要根据具体的数据和需求进行修改和调整。

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