【python】python大学排名数据抓取+可视化(源码+数据集+可视化+论文)【独一无二】

news2024/11/25 16:37:59

一、设计要求

设计需求

本项目旨在通过爬取指定网站的大学信息，并对获取的数据进行分析和可视化展示。具体设计需求如下：

数据爬取与存储：
- 目标网址：从指定的大学信息网址 http://www.nseac.com/eva/cucompkeye.php 爬取数据。
- 请求处理：发送 HTTP GET 请求获取网页内容，设置响应编码为 utf-8 以确保中文字符显示正常。
- 数据解析：使用 lxml 库的 XPath 提取大学名称、地址、类型和分数线信息。
- 异常处理：在数据提取过程中处理可能的异常，确保程序稳定运行。
- 数据存储：将提取的大学信息存储到 CSV 文件 data.csv 中，文件包含列标题和数据记录。

数据分析与可视化：
- 数据读取：使用 pandas 读取 CSV 文件 data.csv，创建 DataFrame 对象以便后续分析。
- 数据预处理：检查并清洗数据，确保数据格式正确，必要时进行数据类型转换。
- 数据统计：
  - 大学类型统计：统计各类型大学的数量，生成饼状图显示其占比。
  - 前20个大学分析：选择前20个大学，分别生成柱状图和折线图，展示其分数线分布和变化趋势。
- 可视化配置：使用 matplotlib 和 seaborn 进行图表绘制，设置中文字体和显示参数，确保图表美观且信息清晰。
- 图表展示：
  - 饼状图：展示各类型大学的数量分布，图表标题为“各类型大学的数量分布”。
  - 柱状图：展示前20个大学的分数线，图表标题为“前20个大学的分数线”，X轴标签为“大学”，Y轴标签为“分数线”。
  - 折线图：展示前20个大学分数线趋势，图表标题为“前20个大学分数线趋势”，X轴标签为“大学”，Y轴标签为“分数线”。

二、设计思路

代码设计思路分析

该代码的设计主要分为两个部分：数据爬取与存储和数据分析与可视化。以下是详细的设计思路分析：

1. 数据爬取与存储

功能描述：从指定网址爬取大学信息，包括大学名称、地址、类型和分数线，并将数据存储到 CSV 文件中。

1.1 导入必要的库

import csv
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from lxml import etree

csv：用于将数据写入 CSV 文件。
requests：用于发送 HTTP 请求获取网页内容。
BeautifulSoup 和 lxml：用于解析 HTML 文档。

1.2 发送 HTTP 请求并解析网页

    	# 代码略(至少十行)... 
		# 代码略(至少十行)... 
res = requests.get(url)
res.encoding = 'utf-8'
# print(res.text)
message = [["大学", "地址", "类型", "分数线"]]
etree = etree.HTML(res.text)
print(res.text)

发送 HTTP GET 请求获取网页内容。
设置响应编码为 utf-8。
将网页内容解析为 etree 对象，方便后续的 XPath 查询。
初始化 message 列表，存储爬取的数据。

1.3 提取数据并存储

for i in range(1, 131):
    try:
    	# 代码略(至少十行)... 
		# 代码略(至少十行)... 
        message.append([university, area, stype, score])
        print([university, area, stype, score])
    except Exception as e:
        print(e)
        continue

with open('data.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(message)

使用 XPath 提取大学名称、地址、类型和分数线。
将提取的数据添加到 message 列表中。
将 message 列表中的数据写入到 CSV 文件 data.csv 中。

2. 数据分析与可视化

功能描述：读取 CSV 文件中的数据，并进行分析和可视化，生成饼状图、柱状图和折线图。

2.1 导入必要的库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

pandas：用于读取和处理数据。
matplotlib.pyplot：用于绘制图表。
配置 matplotlib 以正常显示中文和负号。

2.2 读取数据

    	# 代码略(至少十行)... 
		# 代码略(至少十行)... 
# Display the DataFrame
df.head()

读取 CSV 文件中的数据并创建 DataFrame 对象。
打印 DataFrame 的前五行，确保数据读取正确。

2.3 数据可视化

功能描述：生成各种图表，包括饼状图、柱状图和折线图。

2.3.1 饼状图：各类型大学的数量分布

university_type_counts = df['类型'].value_counts()
    	# 代码略(至少十行)... 
		# 代码略(至少十行)... 
plt.ylabel('')
plt.show()

统计各类型大学的数量，并生成饼状图显示其占比。

2.3.2 柱状图：前20个大学的分数线

# 选择前20个大学进行分析
df_20 = df.head(20)
    	# 代码略(至少十行)... 
		# 代码略(至少十行)... 
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

选择前20个大学进行分析，并生成柱状图显示其分数线。

2.3.3 折线图：前20个大学分数线趋势

plt.figure(figsize=(12, 8))
    	# 代码略(至少十行)... 
		# 代码略(至少十行)... 
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

生成折线图显示前20个大学的分数线变化趋势。

数据爬取与存储：
- 发送 HTTP 请求获取网页内容。
- 使用 XPath 提取大学信息。
- 将数据存储到 CSV 文件中。
数据分析与可视化：
- 读取 CSV 文件中的数据。
- 统计各类型大学的数量并生成饼状图。
- 选择前20个大学并生成柱状图和折线图。

通过上述设计，该代码实现了从网页爬取大学信息，并对数据进行分析和可视化展示，提供了全面的大学信息视图。

三、可视化分析

饼状图：用于展示不同类型大学的数量分布。通过饼状图，我们可以直观地看到综合类、理工类、师范类等不同类型大学在样本中的比例。

在这里插入图片描述

柱状图：用于展示前20个大学的分数线。柱状图可以清晰地展示各大学分数线的高低，便于比较不同大学的分数线水平。

在这里插入图片描述
折线图：用于展示前20个大学分数线的趋势。折线图能够显示出分数线随大学名称变化的趋势，便于观察分数线的变化规律。

在这里插入图片描述

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