Python爬取新型冠状病毒“谣言”新闻进行数据分析

下面我将详细讲解Python爬取新型冠状病毒“谣言”新闻的完整攻略。

1. 确定数据源和数据爬取

首先需要确定数据来源，可以选择从新闻网站、微博、微信公众号等渠道进行爬取。以新闻网站为例，我们可以爬取包含“谣言”、“假消息”等关键词的新闻，并获取相关的文本内容和发布时间等信息。

在Python中，我们可以选择使用Scrapy、Beautiful Soup等工具进行数据爬取。以下是使用Beautiful Soup进行数据爬取的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://news.sina.com.cn'
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')

news_titles = soup.find_all("h2", {"class": "title"})
for title in news_titles:
    if "谣言" in title.text:
        print(title.text)

2. 数据清洗和处理

获取到数据后，需要进行数据清洗和处理，以便后续的数据分析。常见的数据清洗和处理方法包括去除重复数据、去除噪声数据、文本分词等。

以下是使用Python的分词库jieba进行文本分词的示例代码：

import jieba

text = '病毒可以通过刮痧传播'
words = jieba.cut(text)
print("/".join(words))

3. 数据分析和可视化

清洗处理完数据后，就可以进行数据分析和可视化了。常见的数据分析和可视化库包括matplotlib、pandas、numpy等。

以下是使用matplotlib进行可视化分析的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['正确', '谣言']
sizes = [70, 30]
colors = ['yellowgreen', 'lightcoral']

plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()

以上就是Python爬取新型冠状病毒“谣言”新闻进行数据分析的完整攻略。