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  • Python疫情数据爬取与可视化展示

    千次阅读 多人点赞 2021-03-19 22:16:26
    文章目录疫情数据爬取与可视化展示疫情数据抓取初步分析数据处理国内各省疫情数据提取国际疫情数据提取数据整合可视化展示国内疫情态势可视化国际疫情态势可视化国内疫情方寸间国际疫情方寸间参考链接 导入相关模块 ...

    疫情数据爬取与可视化展示

    使用Python爬取腾讯新闻疫情数据,并使用pyecharts可视化,绘制国内、国际日增长人数地图,matplotlib绘制方寸图。

    随笔记录所的所学,此博客为我记录文章所用,发布到此,仅供网友阅读参考。作者:北山啦

    写在前面:这个已经不是什么新鲜的话题了,所以请大佬勿喷

    导入相关模块

    import time
    import json
    import requests
    from datetime import datetime
    import pandas as pd
    import numpy as np
    

    1. 疫情数据抓取

    通过腾讯新闻公布的数据进行爬取

    网址:https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/

    对于静态网页,我们只需要把网页地址栏中的url传到get请求中就可以轻松地获取到网页的数据。 对于动态网页抓取的关键是先分析网页数据获取和跳转的逻辑,再去写代码 。

    右击检查,选择Network,Ctrl+R即可
    在这里插入图片描述

    # 定义抓取数据函数:https://beishan.blog.csdn.net/
    def Domestic():
        url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'
        reponse = requests.get(url=url).json()
        data = json.loads(reponse['data'])
        return data
    
    
    def Oversea():
        url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_foreign'
        reponse = requests.get(url=url).json()
        data = json.loads(reponse['data'])
        return data
    
    
    domestic = Domestic()
    oversea = Oversea()
    
    print(domestic.keys())
    print(oversea.keys())
    
    dict_keys(['lastUpdateTime', 'chinaTotal', 'chinaAdd', 'isShowAdd', 'showAddSwitch', 'areaTree'])
    dict_keys(['foreignList', 'globalStatis', 'globalDailyHistory', 'importStatis', 'countryAddConfirmRankList', 'countryConfirmWeekCompareRankList', 'continentStatis'])
    

    2. 初步分析

    提取各地区数据明细

    # 提取各地区数据明细
    areaTree = domestic['areaTree']
    # 查看并分析具体数据
    areaTree
    

    提取国外地区数据明细

    # 提取国外地区数据明细
    foreignList = oversea['foreignList']
    # 查看并分析具体数据
    foreignList
    

    就可以看到在json数据存储的结构了

    3. 数据处理

    3.1 国内各省疫情数据提取

    # Adresss:https://beishan.blog.csdn.net/
    china_data = areaTree[0]['children'] 
    china_list = []
    for a in range(len(china_data)):
        province = china_data[a]['name']  
        confirm = china_data[a]['total']['confirm'] 
        heal = china_data[a]['total']['heal']  
        dead = china_data[a]['total']['dead']  
        nowConfirm = confirm - heal - dead 
        china_dict = {} 
        china_dict['province'] = province  
        china_dict['nowConfirm'] = nowConfirm 
        china_list.append(china_dict) 
    
    china_data = pd.DataFrame(china_list) 
    china_data.to_excel("国内疫情.xlsx", index=False) #存储为EXCEL文件
    china_data.head()
    
    province nowConfirm
    0 香港 323
    1 上海 40
    2 四川 34
    3 台湾 30
    4 广东 29

    3.2 国际疫情数据提取

    world_data = foreignList  
    world_list = []  
    
    for a in range(len(world_data)):
        # 提取数据
        country = world_data[a]['name']
        nowConfirm = world_data[a]['nowConfirm']  
        confirm = world_data[a]['confirm']
        dead = world_data[a]['dead']  
        heal = world_data[a]['heal'] 
        # 存放数据
        world_dict = {}
        world_dict['country'] = country
        world_dict['nowConfirm'] = nowConfirm
        world_dict['confirm'] = confirm
        world_dict['dead'] = dead
        world_dict['heal'] = heal
        world_list.append(world_dict)
    
    world_data = pd.DataFrame(world_list)
    world_data.to_excel("国外疫情.xlsx", index=False)
    world_data.head()
    
    country nowConfirm confirm dead heal
    0 美国 7282611 30358880 552470 22523799
    1 西班牙 193976 3212332 72910 2945446
    2 法国 2166003 2405255 57671 181581
    3 秘鲁 111940 422183 19408 290835
    4 英国 90011 104145 13759 375

    3.3 数据整合

    将国内数据和海外数据合并

    查询数据中是否含有中国疫情数据

    world_data.loc[world_data['country'] == "中国"]
    
    country nowConfirm confirm dead heal

    从新增areaTree中提取中国数据,并添加至world_data

    confirm = areaTree[0]['total']['confirm']  # 提取中国累计确诊数据
    heal = areaTree[0]['total']['heal']  # 提取中国累计治愈数据
    dead = areaTree[0]['total']['dead']  # 提取中国累计死亡数据
    nowConfirm = confirm - heal - dead  # 计算中国现有确诊数量
    
    world_data = world_data.append(
        {
            'country': "中国",
            'nowConfirm': nowConfirm,
            'confirm': confirm,
            'heal': heal,
            'dead': dead
        },
        ignore_index=True)
    

    再次查询数据中是否含有中国疫情数据

    world_data.loc[world_data['country'] == "中国"]
    
    country nowConfirm confirm dead heal
    161 中国 518 102479 4849 97112

    4. 可视化展示

    4.1 国内疫情态势可视化

    导入pyecharts相关库

    import pyecharts.options as opts
    from pyecharts.charts import Map
    from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType
    CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB
    

    国内各地区现有确诊人数地图

    m = Map()
    m.add("", [
        list(z)
        for z in zip(list(china_data["province"]), list(china_data["nowConfirm"]))
    ],
          maptype="china",
          is_map_symbol_show=False)
    m.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="COVID-19中国现有地区现有确诊人数地图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            is_piecewise=True,
            pieces=[
                {
                    "min": 5000,
                    "label": '>5000',
                    "color": "#893448"
                },  # 不指定 max,表示 max 为无限大
                {
                    "min": 1000,
                    "max": 4999,
                    "label": '1000-4999',
                    "color": "#ff585e"
                },
                {
                    "min": 500,
                    "max": 999,
                    "label": '500-1000',
                    "color": "#fb8146"
                },
                {
                    "min": 101,
                    "max": 499,
                    "label": '101-499',
                    "color": "#ffA500"
                },
                {
                    "min": 10,
                    "max": 100,
                    "label": '10-100',
                    "color": "#ffb248"
                },
                {
                    "min": 1,
                    "max": 9,
                    "label": '1-9',
                    "color": "#fff2d1"
                },
                {
                    "max": 1,
                    "label": '0',
                    "color": "#ffffff"
                }
            ]))
    m.render_notebook()
    

    在这里插入图片描述

    4.2 国际疫情态势可视化

    将各国的中文名称转换成英文名称,使用pandas中的merge方法

    pd.merge( left, right, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(’_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False, validate=None,)

    how: One of ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’. 默认inner。inner是取交集,outer取并集

    world_name = pd.read_excel("国家中英文对照表.xlsx")
    world_data_t = pd.merge(world_data,
                            world_name,
                            left_on="country",
                            right_on="中文",
                            how="inner")
    
    world_data_t
    
    country nowConfirm confirm dead heal 英文 中文
    0 美国 7282611 30358880 552470 22523799 United States 美国
    1 西班牙 193976 3212332 72910 2945446 Spain 西班牙
    2 法国 2166003 2405255 57671 181581 France 法国
    3 秘鲁 111940 422183 19408 290835 Peru 秘鲁
    4 英国 90011 104145 13759 375 United Kingdom 英国
    ... ... ... ... ... ... ... ...
    164 伯利兹 2 2 0 0 Belize 伯利兹
    165 东帝汶 1 1 0 0 Timor-Leste 东帝汶
    166 东帝汶 1 1 0 0 East Timor 东帝汶
    167 巴布亚新几内亚 1 1 0 0 Papua New Guinea 巴布亚新几内亚
    168 中国 518 102479 4849 97112 China 中国

    169 rows × 7 columns

    世界各国现有确诊人数地图

    m2 = Map()
    m2.add("", [
        list(z)
        for z in zip(list(world_data_t["英文"]), list(world_data_t["nowConfirm"]))
    ],
           maptype="world",
           is_map_symbol_show=False)
    m2.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="COVID-19世界各国现有确诊人数地图"),
                       visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True,
                                                         pieces=[{
                                                             "min": 5000,
                                                             "label": '>5000',
                                                             "color": "#893448"
                                                         }, {
                                                             "min": 1000,
                                                             "max": 4999,
                                                             "label": '1000-4999',
                                                             "color": "#ff585e"
                                                         }, {
                                                             "min": 500,
                                                             "max": 999,
                                                             "label": '500-1000',
                                                             "color": "#fb8146"
                                                         }, {
                                                             "min": 101,
                                                             "max": 499,
                                                             "label": '101-499',
                                                             "color": "#ffA500"
                                                         }, {
                                                             "min": 10,
                                                             "max": 100,
                                                             "label": '10-100',
                                                             "color": "#ffb248"
                                                         }, {
                                                             "min": 0,
                                                             "max": 9,
                                                             "label": '0-9',
                                                             "color": "#fff2d1"
                                                         }]))
    """取消显示国家名称"""
    m2.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    m2.render_notebook()
    

    在这里插入图片描述

    4.3 国内疫情方寸间

    单独取出中国疫情数据

    # 单独取出中国疫情数据
    China_data = world_data.loc[world_data['country'] == "中国"]
    
    # 使索引从0开始递增
    China_data.reset_index(drop=True, inplace=True)
    
    China_data
    
    country nowConfirm confirm dead heal
    0 中国 518 102479 4849 97112

    提取China_data的累计确诊、累计治愈与累计死亡数据

    # 提取China_data的累计确诊、累计治愈与累计死亡数据
    # data.at[n,'name']代表根据行索引和列名,获取对应元素的值
    w_confirm = China_data.at[0, 'confirm']
    w_heal = China_data.at[0, 'heal']
    w_dead = China_data.at[0, 'dead']
    

    导入matplotlib相关库

    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.patches as patches
    

    构建国内疫情方寸间图示

    # -*- coding: utf-8 -*-
    %matplotlib inline
    
    fig1 = plt.figure()
    
    ax1 = fig1.add_subplot(111, aspect='equal', facecolor='#fafaf0')
    ax1.set_xlim(-w_confirm / 2, w_confirm / 2)
    ax1.set_ylim(-w_confirm / 2, w_confirm / 2)
    ax1.spines['top'].set_color('none')
    ax1.spines['right'].set_color('none')
    ax1.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    ax1.spines['left'].set_position(('data', 0))
    ax1.set_xticks([])
    ax1.set_yticks([])
    
    p0 = patches.Rectangle((-w_confirm / 2, -w_confirm / 2),
                           width=w_confirm,
                           height=w_confirm,
                           facecolor='#29648c',
                           label='confirm')
    p1 = patches.Rectangle((-w_heal / 2, -w_heal / 2),
                           width=w_heal,
                           height=w_heal,
                           facecolor='#69c864',
                           label='heal')
    p2 = patches.Rectangle((-w_dead / 2, -w_dead / 2),
                           width=w_dead,
                           height=w_dead,
                           facecolor='#000000',
                           label='dead')
    
    plt.gca().add_patch(p0)
    plt.gca().add_patch(p1)
    plt.gca().add_patch(p2)
    plt.title('COVID-19 Square - China', fontdict={'size': 20})
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    4.4 国际疫情方寸间

    重新排序数据

    world_data.sort_values("confirm", ascending=False, inplace=True)
    world_data.reset_index(drop=True, inplace=True)
    world_data
    
    country nowConfirm confirm dead heal
    0 美国 7282611 30358880 552470 22523799
    1 西班牙 193976 3212332 72910 2945446
    2 法国 2166003 2405255 57671 181581
    3 秘鲁 111940 422183 19408 290835
    4 英国 90011 104145 13759 375
    ... ... ... ... ... ...
    157 利比里亚 3 3 0 0
    158 几内亚比绍 2 2 0 0
    159 伯利兹 2 2 0 0
    160 东帝汶 1 1 0 0
    161 巴布亚新几内亚 1 1 0 0

    162 rows × 5 columns

    构建国际疫情方寸间图示

    # -*- coding: utf-8 -*-
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    fig1 = plt.figure(figsize=(25, 25))
    for a in range(20):
    
        w_confirm = world_data.at[a, 'confirm']
        w_heal = world_data.at[a, 'heal']
        w_dead = world_data.at[a, 'dead']
        ax1 = fig1.add_subplot(20 / 4,
                               4,
                               a + 1,
                               aspect='equal',
                               facecolor='#fafaf0')
        ax1.set_xlim(-w_confirm / 2, w_confirm / 2)
        ax1.set_ylim(-w_confirm / 2, w_confirm / 2)
    
        ax1.spines['top'].set_color('none')
        ax1.spines['right'].set_color('none')
        ax1.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
        ax1.spines['left'].set_position(('data', 0))
        ax1.set_xticks([])
        ax1.set_yticks([])
        p0 = patches.Rectangle((-w_confirm / 2, -w_confirm / 2),
                               width=w_confirm,
                               height=w_confirm,
                               alpha=w_confirm / 90000,
                               facecolor='#29648c',
                               label='confirm')
        p1 = patches.Rectangle((-w_heal / 2, -w_heal / 2),
                               width=w_heal,
                               height=w_heal,
                               alpha=1,
                               facecolor='#69c864',
                               label='heal')
        p2 = patches.Rectangle((-w_dead / 2, -w_dead / 2),
                               width=w_dead,
                               height=w_dead,
                               alpha=1,
                               facecolor='black',
                               label='dead')
        plt.gca().add_patch(p0)
        plt.gca().add_patch(p1)
        plt.gca().add_patch(p2)
    
    
        plt.title(world_data.at[a, 'country'], fontdict={'size': 20})
    
    
        plt.legend(loc='best')
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    这样就可以清楚的看到各个国家新冠确诊人数、治愈和死亡人数的关系了

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    7. Python网络爬虫基础–BeautifulSoup

    参考链接

    1. 腾讯疫情动态
    2. Python 制作全国疫情地图
    3. 利用Python实现新冠疫情数据可视化
    4. 欢迎关注

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    很高兴你看到了这里,由于准备考研啦,以后就会很少更新了。

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  • 智能爬取国家社科基金项目数据库的资源信息脚本(可移植,不需要做任何改动) 数据分析MySQL语句 数据可视化代码案例 超值资源代码解释,感受不一样的可视化数据挖掘!
  • #所涉及到的是requests和openpyxl数据的存储和数据的清洗以及统计然后就是matplotlib进行数据可视化#静态数据点击element中点击发现在html中,服务器已经渲染好的内容,直接发给浏览器,浏览器解释执行,#动态数据...

    #所涉及到的是requests和openpyxl数据的存储和数据的清洗以及统计然后就是matplotlib进行数据的可视化

    #静态数据点击element中点击发现在html中,服务器已经渲染好的内容,直接发给浏览器,浏览器解释执行,

    #动态数据:如果点击下一页。我们的地址栏(加后缀但是前面的地址栏没变也算)(也可以点击2和3页)没有发生任何变化说明是动态数据,说明我们的数据是后来被渲染到html中的。他的数据根本不在html中的。

    #动态查看network然后用的url是network里面的headers

    #安装第三方模块输入cmd之后pip install 加名字例如requests

    import requests

    import re

    import time

    import json

    import openpyxl #用于操作 excel文件的

    headers= {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'}#创建头部信息

    def get_comments(productId,page):

    url= "https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId={0}&score=0&sortType=5&page={1}&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1".format(productId,page)

    resp= requests.get(url, headers=headers)

    s=resp.text.replace('fetchJSON_comment98(','')#进行替换操作。获取到所需要的相应的json,也就是去掉前后没用的东西

    s=s.replace(');','')

    json_data=json.loads(s)#进行数据json转换returnjson_data

    #获取最大页数

    def get_max_page(productId):

    dis_data=get_comments(productId,0)#调用刚才写的函数进行向服务器的访问请求,获取字典数据return dis_data['maxPage']#获取他的最大页数。每一页都有最大页数

    #进行数据提取

    def get_info(productId):

    max_page=get_max_page(productId)

    lst=[]#用于存储提取到的商品数据for page in range(1,max_page+1):

    #获取没页的商品评论

    comments=get_comments(productId,page)

    comm_list=comments['comments']#根据comnents获取到评论的列表(每页有10条评论)

    #遍历评论列表,获取其中的相应的数据for item incomm_list:

    #每条评论分别是一字典。在继续通过key来获取值

    content=item['content']

    color=item['productColor']

    size=item['productSize']

    lst.append([content,color,size])#将每条评论添加到列表当中

    time.sleep(3)#防止被京东封ip进行一个时间延迟。防止访问次数太频繁

    save(lst)

    def save(lst):

    #把爬取到的数据进行存储,保存到excel中

    wk=openpyxl.Workbook()#用于创建工作簿对象

    sheet=wk.active #获取活动表(一个工作簿有三个表)

    #遍历列表将数据添加到excel中。列表中的一条数据在表中是一行

    biaotou='评论','颜色','大小'sheet.append(biaotou)for item inlst:

    sheet.append(item)

    #将excel保存到磁盘上

    wk.save('销售数据.xlsx')if __name__=='__main__':

    productId='66749071789'get_info(productId)

    print("ok")

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  • 今天我们就用爬虫携程旅游景点数据爬取与可视化并做简单的数据可视化分析呗。让我们愉快地开始吧~ 开发工具 Python版本:3.6.4 相关模块: bs4模块; jieba模块; pyecharts模块; wordcloud模块; requests模块; ...

    image.png

    前言

    今天我们就用爬虫携程旅游景点数据爬取与可视化并做简单的数据可视化分析呗。让我们愉快地开始吧~

    开发工具

    Python版本:3.6.4
    相关模块:

    bs4模块;

    jieba模块;

    pyecharts模块;

    wordcloud模块;

    requests模块;

    以及一些Python自带的模块。

    环境搭建

    安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。

    数据爬取

    首先,我们来明确一下我们想要爬取的数据是哪些,这里为了方便起见,我们只爬取北京市的旅游景点数据,如下图所示:

    图片

    即我们需要爬取的数据为北京市所有景点的名称,位置,评分等数据。明确了我们的爬取目标,就可以开始写代码啦~

    代码实现起来其实也很简单,可以发现景点信息页的url变化规律如下:

    'https://you.ctrip.com/sight/beijing1/s0-p页码.html#sightname'
    

    那么我们只需要逐一请求所有相关网页,并借助bs4解析并提取我们需要的数据即可。同时,为了避免爬虫被封,我们每请求10次网页,就更换一个代理,代理来源则是网上爬取的免费代理。

    具体而言,代码实现如下:

    '''携程旅游景点爬虫'''
    

    代码运行效果如下:

    图片

    All done~完整源代码详见个人简介或者私信获取相关文件。

    数据可视化

    老规矩,写完爬虫可视化一波数据,方便起见,还是用刚刚爬取的北京景点数据吧~

    首先,把所有景点的位置信息做成词云看看?

    图片

    看看景点的评分分布呗:

    图片

    再来统计一下景区评级分布呗:

    图片

    其中,5A级景区有:

    故宫
    

    再来看看价格分布呗:

    图片

    最后看看评论最多的8个景区是啥如何?

    图片

    看完篇文章喜欢的朋友点个赞支持一下,关注我每天分享Python数据爬虫案例,下篇文章分享是Python爬虫Github用户数据

    All done~完整源代码详见个人简介或者私信获取相关文件。

    展开全文
  • 以下是通过爬取房天下各区域租金的数据数据保存于MongoDB),总数据量为 16971 。   统计结果 深圳房源分布:(按区划分)  其中福田南山的房源分布是最多的。 房租单价:(每月每平方米单价 – 平均数...

    概述

    • 前言
    • 统计结果
    • 爬虫技术分析
    • 后记

    前言

    最近各大一二线城市的房租都有上涨,究竟整体上涨到什么程度呢?以下是通过爬取房天下各区域租金的数据(数据保存于MongoDB),总数据量为 16971 。
    样本数据
     

    统计结果

    深圳房源分布:(按区划分) 

    其中福田与南山的房源分布是最多的。

    房源分布

    房租单价:(每月每平方米单价 – 平均数) 
    即是 1 平方米 1 个月的价格。方块越大,代表价格越高。 
    房租单价:平方米/月

    可以看出福田与南山是独占鳌头,分别是 114.874 与 113.483 ,是其他地区的几倍。

    房租单价:(每日每平方米单价 – 平均数)

    即是 1 平方米 1 天的价格。

    租房单价:平方米/日
    以前没有寸土寸金的感觉,那么可以到北上广深体验一下,福田区每平方米每天需要 3.829 元。

     

    户型 
    关键词可视化分析,字体越大,代表户型数量越多。 户型主要以 3 室 2 厅与 2 室 2 厅为主。
    户型

    户型

     

    租房面积统计 
    其中 60 - 90 平方米的租房占大多数。 
    租房面积统计

    租房描述词云 
    这是租房描述,其中字体越大,关键词标识出现的次数越多。其中【精装修】【家私】【全齐】等词汇占据了很大的部分,说明长租公寓也占领了很大一部分市场。 
    租房描述

    简析

    纵观深圳房屋租赁市场,租赁房源仍以罗湖、福田、南山、宝安和龙华居首,户型主要以 3 室 2 厅与 2 室 2 厅为主, 60 - 90 平方米的租房占大多数,【精装修】【家私】【全齐】这一类的房源备受欢迎。(后续会对租房人群特征进行分析)

    展开全文
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空空如也

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数据爬取与可视化分析