python爬取分析超级大乐透历史开奖数据第1/2页

本攻略将介绍如何使用Python爬取分析超级大乐透历史开奖数据第1/2页。我们将使用requests库和BeautifulSoup库爬取网页数据，并使用pandas库分析数据。

爬取数据

我们可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库爬取超级大乐透历史开奖数据。以下是一个示例代码，用于爬取第1页和第2页的数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url_template = 'http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/html/dlt/list_{page}.html'
pages = [1, 2]

data = []
for page in pages:
    url = url_template.format(page=page)
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    table = soup.find('table', {'class': 'wqhgt'})
    rows = table.find_all('tr')[1:]
    for row in rows:
        cols = row.find_all('td')
        date = cols[0].text.strip()
        red = [col.text.strip() for col in cols[1:6]]
        blue = cols[6].text.strip()
        data.append({'date': date, 'red': red, 'blue': blue})

在上面的代码中，我们使用循环遍历第1页和第2页的URL，并使用requests库发送HTTP请求。我们使用BeautifulSoup库解析HTML响应，并使用find方法查找开奖数据表格。我们使用find_all方法获取所有行，并遍历每一行。我们使用find_all方法获取所有列，并提取日期、红球和蓝球的数据。我们将数据添加到data列表中。

分析数据

我们可以使用Python的pandas库分析超级大乐透历史开奖数据。以下是一个示例代码，用于分析数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)
df['red1'] = df['red'].apply(lambda x: x[0])
df['red2'] = df['red'].apply(lambda x: x[1])
df['red3'] = df['red'].apply(lambda x: x[2])
df['red4'] = df['red'].apply(lambda x: x[3])
df['red5'] = df['red'].apply(lambda x: x[4])
df['blue'] = df['blue'].astype(int)
df['year'] = df['date'].apply(lambda x: x[:4])
df['month'] = df['date'].apply(lambda x: x[5:7])
df['day'] = df['date'].apply(lambda x: x[8:])
df = df[['year', 'month', 'day', 'red1', 'red2', 'red3', 'red4', 'red5', 'blue']]
df.to_csv('dlt.csv', index=False)

在上面的代码中，我们使用pandas库创建一个DataFrame对象，并将数据添加到DataFrame中。我们使用apply方法和lambda函数将红球拆分为5个列，并将蓝球转换为整数类型。我们使用apply方法和lambda函数将日期拆分为3个列，并重新排列列的顺序。最后，我们将DataFrame对象保存为CSV文件。

示例1：爬取超级大乐透历史开奖数据

以下是一个示例代码，用于爬取超级大乐透历史开奖数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url_template = 'http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/html/dlt/list_{page}.html'
pages = [1, 2]

data = []
for page in pages:
    url = url_template.format(page=page)
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    table = soup.find('table', {'class': 'wqhgt'})
    rows = table.find_all('tr')[1:]
    for row in rows:
        cols = row.find_all('td')
        date = cols[0].text.strip()
        red = [col.text.strip() for col in cols[1:6]]
        blue = cols[6].text.strip()
        data.append({'date': date, 'red': red, 'blue': blue})

在上面的代码中，我们使用循环遍历第1页和第2页的URL，并使用requests库发送HTTP请求。我们使用BeautifulSoup库解析HTML响应，并使用find方法查找开奖数据表格。我们使用find_all方法获取所有行，并遍历每一行。我们使用find_all方法获取所有列，并提取日期、红球和蓝球的数据。我们将数据添加到data列表中。

示例2：分析超级大乐透历史开奖数据

以下是一个示例代码，用于分析超级大乐透历史开奖数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)
df['red1'] = df['red'].apply(lambda x: x[0])
df['red2'] = df['red'].apply(lambda x: x[1])
df['red3'] = df['red'].apply(lambda x: x[2])
df['red4'] = df['red'].apply(lambda x: x[3])
df['red5'] = df['red'].apply(lambda x: x[4])
df['blue'] = df['blue'].astype(int)
df['year'] = df['date'].apply(lambda x: x[:4])
df['month'] = df['date'].apply(lambda x: x[5:7])
df['day'] = df['date'].apply(lambda x: x[8:])
df = df[['year', 'month', 'day', 'red1', 'red2', 'red3', 'red4', 'red5', 'blue']]
df.to_csv('dlt.csv', index=False)

在上面的代码中，我们使用pandas库创建一个DataFrame对象，并将数据添加到DataFrame中。我们使用apply方法和lambda函数将红球拆分为5个列，并将蓝球转换为整数类型。我们使用apply方法和lambda函数将日期拆分为3个列，并重新排列列的顺序。最后，我们将DataFrame对象保存为CSV文件。