数据可视化全国排名前300的学校地区分布可视化

Posted 2021-04-28 数据智农

数据可视化全国排名前300的学校地区分布报告

第一：数据获取

网络爬虫

（1）编程代码

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import bs4

def gethtmlText(url):#爬取网页信息并返回给其他函数

    try:

        r=requests.get(url,timeout=30)

        r.raise_for_status()#产生异常信息

        r.encoding=r.apparent_encoding#解决异常信息

        return r.text#把信息传递给其他函数

    except:

        return ""

def fillUnivList(ulist,html):

    soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")

    for tr in soup.find('tbody').children:

        if isinstance(tr,bs4.element.Tag):

            tds=tr('td') #class="hidden-xs need-hidden indicator5" style="display: none;"

            ulist.append([tds[0].string,tds[1].string,tds[2].string,tds[3].string])#

def printUnivList(ulist,num):

    tplt = "{0:^10}\t{1:{4}^8}\t{2:6}\t{3:10}"

    print(tplt.format("ranking","school name","area","score",chr(12288)))

    for i in range(num):

        u=ulist[i]

        print(tplt.format(u[0],u[1],u[2],u[3],chr(12288)))

def main():

    uinfo = []#将大学信息放入这个列表中

    url ='http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2019.html'

    html=getHTMLText(url)#调取三个函数

    fillUnivList(uinfo,html)

    printUnivList(uinfo,300)

main()

（2）代码运行步骤

1、打开Anaconda3下面的Spyder

2、把名为school的py文件导入

3、第三点击运行按钮

（3）代码运行截图

第二：数据清洗

（1）把Spyder运行窗口的数据复制黏贴到excel

截图：

（1）由图可见所有数据都在一列所有需要把数据进行分列处理

1、点击分列进行分列

2、点击分隔符号

3、

（3）运用数据透视表把地区里面重复的地点进行合并

2、把地区选中拖拽到行的位置

（4）先在地区后面插入一列然后填入1再运用SUMIF函数把所有重复地区的个数统计出来

（5）运用同样的方法提取出前十名的高校的重复地区的个数

（6）把同一个地区的所有高校与排名评分进行筛选然后按Ctrl+g快捷键之后选择显示可见单元格选项进行复制黏贴形成一个新的excel表

第三：数据可视化制作过程

（1）运行BDP进行数据可视化

（2）网址：https://me.bdp.cn/home.html

（3）操作过程

1、进入首页

2、导入数据点击数据源然后点击立即添加

3、点击excel

4、点击上传文件

5、导入数据后点击工作表然后点击新建图表

6、点击如下选项然后点确定

7、点击左下角数据到数值和维度的位置形成图形保存

第四：数据可视化结果截图

第五：用同样方法做出所有所需要的表

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制作：陈显蕊

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