Python爬虫之爬取2020女团选秀数据

本文将详细讲解如何使用Python爬虫爬取2020女团选秀数据的完整攻略，包括数据分析和可视化。我们将使用Python的requests、BeautifulSoup、pandas和matplotlib等库来实现这个任务。

爬取数据

首先，我们需要从网站上爬取2020女团选秀的数据。我们可以使用Python的requests和BeautifulSoup库来实现这个任务。以下是一个简单的Python代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'https://www.sohu.com/a/413926764_120078684'

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

table = soup.find('table')
df = pd.read_html(str(table))[0]

print(df.head())

在上面的示例中，我们首先定义了一个url变量，它指向2020女团选秀的网页。然后，我们使用requests库发送一个HTTP请求，并使用BeautifulSoup库解析HTML响应。我们使用find方法找到HTML中的表格元素，并使用pandas库的read_html方法将表格转换为DataFrame对象。最后，我们打印DataFrame对象的前几行，以检查数据是否正确。

数据分析

接下来，我们需要对爬取到的数据进行分析。我们可以使用pandas库来实现这个任务。以下是一个简单的Python代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'https://www.sohu.com/a/413926764_120078684'

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

table = soup.find('table')
df = pd.read_html(str(table))[0]

# 统计每个公司的选手数量
company_count = df['公司'].value_counts()
print(company_count)

# 统计每个省份的选手数量
province_count = df['省份'].value_counts()
print(province_count)

在上面的示例中，我们首先使用之前的代码爬取了数据，并将其转换为DataFrame对象。然后，我们使用value_counts方法统计了每个公司和每个省份的选手数量，并打印了结果。

数据可视化

最后，我们可以使用matplotlib库将数据可视化。以下是一个简单的Python代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

url = 'https://www.sohu.com/a/413926764_120078684'

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

table = soup.find('table')
df = pd.read_html(str(table))[0]

# 统计每个公司的选手数量
company_count = df['公司'].value_counts()

# 绘制柱状图
plt.bar(company_count.index, company_count.values)
plt.title('Number of trainees by company')
plt.xlabel('Company')
plt.ylabel('Number of trainees')
plt.show()

在上面的示例中，我们首先使用之前的代码爬取了数据，并将其转换为DataFrame对象。然后，我们使用value_counts方法统计了每个公司的选手数量，并使用matplotlib库绘制了柱状图。我们可以使用title、xlabel和ylabel方法来设置图表的标题、x轴标签和y轴标签。最后，我们使用show方法显示图表。

示例2：爬取多页数据

如果我们需要爬取多页数据，我们可以使用循环来实现这个任务。以下是一个简单的Python代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url_template = 'https://www.sohu.com/a/413926764_120078684?page={}'

dfs = []
for page in range(1, 6):
    url = url_template.format(page)
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    table = soup.find('table')
    df = pd.read_html(str(table))[0]
    dfs.append(df)

df = pd.concat(dfs)
print(df.head())

在上面的示例中，我们首先定义了一个url_template变量，它包含一个占位符{}，用于指定页码。然后，我们使用循环遍历页码，并使用format方法将页码插入到url_template中。我们使用requests和BeautifulSoup库爬取每一页的数据，并将其转换为DataFrame对象。最后，我们使用concat方法将所有的DataFrame对象合并为一个DataFrame对象，并打印了前几行数据。