爬虫与数据分析实战

中国大学排名数据爬取与可视化全流程

在数据科学领域，爬虫技术用于获取数据源，数据分析技术用于挖掘数据价值，二者结合能产生强大的业务驱动力。本文以 “中国大学排名” 为案例，完整展示从网页爬取数据到数据清洗、再到可视化分析的全流程，适合数据分析入门者参考学习。

一、案例背景与目标

本次案例旨在通过爬虫获取公开的中国大学排名数据，并通过数据分析技术处理数据、挖掘信息。具体目标如下：

1. 爬取高三网（2021中国的大学排名一览表_高三网）的中国大学排名数据，包括学校名称、总分、全国排名、星级排名、办学层级；
2. 对爬取的数据进行预处理，处理 “总分” 列的缺失值；
3. 通过可视化图表（柱形图、饼图）分析不同星级学校的分布情况。

2.1 爬取思路解析

网页数据爬取的核心流程为：发送请求获取网页内容→解析网页提取目标数据→保存数据到本地文件。本次爬取使用requests库发送 HTTP 请求，BeautifulSoup库解析 HTML 结构，最终将数据保存为 CSV 格式。

2.2 完整代码实现

步骤 1：导入依赖库

步骤 2：获取网页内容

定义get_html函数发送 GET 请求，处理编码和异常：

步骤 3：解析网页提取数据

通过BeautifulSoup定位表格标签，提取每行数据：

步骤 4：保存数据到 CSV

步骤 5：主函数执行流程

2.3 爬取结果

运行代码后，生成school.csv文件，

根据数据科学与计算，利用matplotlib库完成作图和信息查询

自主爬取2024度年GDP排名前五十的城市

网址： https://gdp.gotohui.com/topic-4621

运行结果：

本文通过 “中国大学排名” 案例，完整演示了从爬虫获取数据到数据分析的全流程。关键技术点包括：

• 爬虫：requests+BeautifulSoup的网页数据提取；
• 数据预处理：Pandas 处理缺失值的 4 种方法；
• 可视化：Matplotlib 绘制柱形图和饼图。