dm_file = pandas.DataFrame(info) dm_file.to_excel('Dongman.xlsx', sheet_name="动漫数据分析") # 将所有列表返回 return name, play, review, favorite, TScore 我们可以打开文件看一看存储的信息格式(双击打开) 成功! 三、数据可视化分析 我们先做一些基础设置 要先准备一个文件: STHeiti Medium.ttc [...
最后,依然采用我最习惯的保存数据的方法,先拼装DataFrame数据: df=pd.DataFrame(# 拼装爬取到的数据为DataFrame{'排名':Ranking_list,'排名变化':Ranking_Change_list,'全名_中文':Fullname_Cn_list,'全名_英文':Fullname_En_list,'年龄':Age_list,'出生地_中文':BirthPlace_Cn_list,'出生地_英文':BirthPlac...
import matplotlib.pyplot as plt #原始数据 data = pd.read_csv("information.csv",header=0,encoding="gbk",usecols = [1,2,3,4,5])#读取csv数据文件 data = pd.DataFrame(data) print("Number of samples: %d" % len(data)) data.fillna(0) #数据预处理 def type(x): words1=['移动电源','...
# 将数据累加的数据转换成np.int类型并进行排序 welfare_nums = zero_list.sum().astype(np.int).sort_values(ascending=False) # 重新创建索引以方便对采用聚合函数的列数据进行操作 welfare_nums = welfare_nums.reset_index() # 数据中有许多数据虽然数据内容不同但是含义是相同的 因此对部分数据进行统一 wel...
数据可视化是数据分析很重要的一部分,将数据进行可视化,更直观的呈现使数据更加客观、更具说服力。 matplotlib是用来创建图表的工具包之一,是一个Python 2D绘图库,它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。 3.1将短文学网的各类文章做一个统计 柱形图: 结果: 饼状图: 结果: 通过...
本文分析了一段Python代码,主要功能是从网页中提取数据并进行数据处理与可视化。代码通过发送HTTP请求获取网页内容,使用XPath解析网页内容,并提取所需数据。然后使用pandas库构建数据结构,对数据进行统计与分组,并使用matplotlib库进行数据可视化。最后,对数据进行筛选、排序和保存操作。这段代码适用于需要从网页中提取数据并...
通过本文的探讨,我们可以看到Python在爬虫数据分析和可视化方面的强大能力。无论是获取数据、分析数据还是可视化数据,Python都提供了丰富的工具和资源,帮助我们更好地理解和利用数据。 常见问题解答 1. Python爬虫是否合法? 爬虫的合法性取决于网站的robots.txt文件和相关法律法规。在进行爬虫之前,务必了解并遵循相关规定。
各位看客老爷们,我又来啦。上一期我们利用Python+百度地图POI抓取了一些高校之间的距离数据,传送门: 干货| Python爬虫实战:两点间的真实行车时间与路况分析(上) 不知道上一期的爬取数据的内容大家都品尝的怎么样了呢。 今天给大家带来的是python中对数据进行可视化处理的内容。
爬虫技术可以帮助我们轻松地获取互联网上的数据,而数据可视化则可以帮助我们更直观地理解和分析数据。结合Numpy、pandas和Matplotlib这三大神器,我们可以轻松地实现数据的爬取、处理和可视化,为我们的工作和生活带来更多的便利与乐趣。让我们一起用技术的力量,创造更美好的未来吧!