爬取历年中国大学排名(前20名)，并随机选取一所高校画图展示其历年总分变化,并计算平均分，在图上展示该平均分直线：

代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import requests
import random


def main(year):
    for i in range(2015, year + 1):
        html = get_one_page(i)
        if html == '':
           print('爬取失败')
        else:
            tb = parse_one_page(html, i)
            save_csv(tb)
            print(i, '年排名提取完成')
    analysis()

#获取网页
def get_one_page(year):
    try:
        url='https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/{}'.format(year)
        r=requests.get(url,timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding='utf-8'
        return r.text
    except:
        return ''

#在网页上爬取数据
def parse_one_page(html,i):
    tb=pd.read_html(html)[0]
    print(tb.to_string())
    tb.columns=['排名','学校名称',2,3,'总分',5]
    tb.drop([2,3,5],axis=1,inplace=True)  #删除不需要的列
    tb['年份']=i #添加一列名称为"年份"的列，其值为i
    return tb #返回DataFrame

#将DataFrame转化为csv文件
def save_csv(tb):
    tb.to_csv(r'university_rank.csv',mode='a',encoding='utf-8',header=True,index=0)

#绘制图像
def analysis():
    df = pd.read_csv('university_rank.csv') #读取指定文件csv数据
    # 选取一个高校进行展示（这里随机选择一个）
    university = random.choice(df["学校名称"].unique())
    df = df[df["学校名称"] == university] #将选定学校的数据筛选出来
    df = df.sort_values('年份', ascending=True) #将年份设为排序的关键字，升序排列
    #将df中的年份转换为列表,并将列表中的元素转换为整型类型，保存到变量year中
    year = [int(x) for x in df.loc[:, '年份'].tolist()] 
    #将df中的总分转换为列表，并将列表中的元素保存到rank中
    rank = [eval(x) for x in df.loc[:, '总分'].tolist()]

    # 计算平均分
    avg_score = sum(rank) / len(rank)

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    #设置折线图，反应不同年份总分变化趋势
    plt.plot(year, rank, label=university)
    #绘制平均分的直线，并设置之前的相应性质
    plt.axhline(y=avg_score, color='r', linestyle='--', label='平均分')
    #用注释标出平均分数值
    plt.annotate(f'平均分: {avg_score:.2f}', xy=(year[-1], avg_score), xytext=(10, 10),
                 textcoords='offset points', color='r')
    plt.xlabel('年份')
    plt.ylabel('总分')
    plt.legend()
    plt.show()

#调用main函数
main(2023)

运行结果如下：