可以叫我才哥

大家好，我是才哥。2021年11月6日晚，北京2021年的第一场冬雪降临，似乎比以往时候都要来的更早一些。今天，我们用Python采集北京历史天气数据，来看看今年的冬雪是不是真的来的更早一些呢！？不过，在开始正文之前，咱们先赏一波雪景吧！！好了，我们开始正文部分吧~~文章目录1. 最近11年北京第1场冬雪的时间2. 2021年北京天气数据全览2.1 整体天气分布2.2. 不同月份天气分布2.3. 不同月份气温走势2.4. 全年气温变化动态图3. 数据采集4. 数据处理1. 最近11年北京

大家好，我是才哥。最近鬼吹灯系列网剧《云南虫谷》上线，作为鬼吹灯系列作品，承接上部《龙岭迷窟》内容，且还是铁三角原班人马主演，网友直呼非常好看！今天，我们就用Python爬取目前全部剧集的评论（含预告片），并做数据统计与可视化展示分析，一起跟着网友看看这部剧吧！本文将详细讲解爬虫与数据处理可视化，寓教于乐！后台回复 210905 领取 代码+数据目录：文章目录1. 网页分析2. 爬虫过程2.1. 引入需要的库2.2. 爬取剧集页面数据2.3. 解析剧集ID和剧集评论ID2.4. 采集全部剧集评论

大家好，我是才哥。最近看到一张图，感觉很酷炫，搜索得知是叫做弦图。看到很多用R语言绘制的案例，以及有Excel大佬用VBA也绘制了一个，简直不要太强。那么，Python可以绘制吗？找了一圈发现有一个付费的第三方包可以实现，因为需要付费，这里就不介绍了。最终，可算让我找到了Python绘制的免费方案，今天我们就一起来看看吧！1. 什么是弦图下面这张图就是弦图，主要用于展示多个对象之间的关系，连接在圆上任意两点之间的线段叫做弦。对于弦图，有以下特点：用不同颜色区分不同的对象（点）圆上的两点之间

大家好，我是才哥。其实吧，上周四（8月12日）芒果台《披荆斩棘的哥哥》第1期一经播出，就炸裂来袭，情怀牌、不油腻、有质感，让它上线就获得了大量关注！将古惑仔、摇滚乐手、rapper、舞者、歌手、功夫演员等等放在同一档综艺节目里，又会产生什么样的化学反应呢？今天，我们就看看第1期里10万弹幕大军们怎么说吧！目录文章目录1. 数据预览2. 弹幕整体词云3. 点赞最多的弹幕4. 最疯狂的弹幕狂魔5. 弹幕最热的哥哥们6. 弹幕如何评价这一次的芒果台？7. 弹幕数据采集程序1. 数据预览本次采集的是芒

大家好，我是才哥。本来这周不是加班周，但是毕竟项目赶进度，还是需要加班着，咱们更文又变得慢了起来。最近有粉丝询问Pandas表格可视化的一些问题，刚好前段时间也看过，那么就结合之前处理Excel时的条件格式对着来看吧。所以，今天咱们隆重介绍一下Excel条件格式与Pandas的表格可视化，走起！目录：文章目录1. 概述2. 突出显示单元格2.1. 高亮缺失值2.2. 高亮最大值2.3. 高亮最小值2.4. 高亮区间值2.5. 高亮分位数3. 色阶（背景及文本渐变色）3.1. 背景渐变色3.2. 文

大家好，我是才哥。今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。1. 概述这里我们引入需要用到的库，并做一些基础设置。import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 设置 可视化风格plt.style.use('tableau-colorblind10') # 以下代码从

大家好，我是才哥。最近在做数据可视化的时候，希望在图上同时显示数据表。关于这个需求，用excel可以比较方便，直接快速布局中选择布局5即可。那么，如果我们想用python也来完成这项任务，可以怎么做呢？期望效果预览：1. Excel简单绘制就很简单了，直接选中数据插入柱状图，然后在图表工具-设计-快速布局中选择相应的布局即可。2. Python绘制那这里我们用到的是matplotlib，bar和table。将图表元素进行拆解，可以分为柱状图和数据表，刚好matplotlib提供了对应的接

大家好，我是才哥。华夫饼图（Waffle Chart），或称为直角饼图，可以直观的描绘百分比完成比例情况。与传统的饼图相比较，华夫饼图表达的百分比更清晰和准确，它的每一个格子代表 1%。华夫饼图的典型应用是比较同类型指标完成比例。例如，工作完成度，年度营收进度等。1. Excel绘制华夫饼图其实，用excel绘制华夫饼图的方式有多种，比较复杂的是通过插入柱状图图表后调整柱状图的规范实现；另外一种比较简单的操作则是采取单元格格式的形式，也是我们今天要介绍的方案。1.1. 效果预览1.2. 实现步骤

大家好，最近有不少新朋友咨询怎么学Python，从哪找学习资源等等。由于我个人也是从网易云课程的免费资源入门的，这里就扒一扒了网易云课程的Python课程资源，做简单的处理分析，让大家对这个平台的免费好资源有个了解，然后白嫖起来就好了。关于免费课程方面，其实有很多都讲的很详细，新人朋友选择某个完整的学习下去基本就能对基础有一定的掌握，然后再进行更深入的学习就行了。目录：文章目录1. python课程数据采集2. 简单的数据处理3. 都有哪些不错的课程3.1. 评分最高的课程3.2. 学习人数最多的课

大家好，我是才哥。上一期咱们介绍《手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)》演示了8种常见图表，今天我们继续演示另外8种常见图表的绘制。文章目录1. 树状图2. 旭日图3. 直方图4. 箱线图5. 瀑布图6. 漏斗图7. 股价图8. 地图1. 树状图树状图提供数据的分层视图，并便于识别模式，例如哪些商品是商店的畅销商品。树分支表示为矩形，每个子分支显示为更小的矩形。树状图适合比较层次结构内的比例，但是不适合显示最大类别与各数据点之间的层次结构级别，后面的旭日图可更加直观地显示这

大家好，我是才哥。最近不是在学习plotly嘛，为了方便理解，我们这里取excel绘图中常见的16种图表为例，分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制！第一部分：柱状图、条形图、折线图、面积图、饼图与圆环图、散点图、气泡图和极坐标(雷达图)第二部分：树状图、旭日图、直方图、箱线图、瀑布图、漏斗图、股价图和地图今天，我们介绍第一部分8类图表的绘制。公众号后台回复0306即可领取全部演示代码ipynb文件。目录：文章目录0. 准备工作1. 柱状图2. 条形图3. 折线图4. 面积图5.

文章目录1. 准备工作2. 开始绘图2.1. 简单的例子2.2. px.treemap常用参数介绍2.3. color_continuous_scale参数介绍2.4. 大A股市树状热力图来了2.5. plotly图片存本地大家好，上次我们试着用vba在excel中绘制树状热力图，但是我在绘制全部4000+股票的时候等待1小时最终效果图还远没完成，那么咋办呢？终于在最近学习plotly中，让我在高级图表里发现了treemap，居然可以很好地满足我的需求，大家看以下就是最终效果图，是不是很赞！看这个

文章目录1. python爬取网易财经不同板块股票数据2. excel树状图2.1. 简单的树状图2.2. 带有增长率的树状图2.3.1. 增长率配色2.3.2. VBA填充色块颜色大家好，最近大A的白马股们简直跌妈不认，作为重仓了抱团白马股基金的养鸡少年，每日那是一个以泪洗面啊。不过从金融界最近一个交易日的大盘云图来看，其实很多中小股还是红色滴，绿的都是白马股们。以下截图来自金融界网站-大盘云图：那么，今天我们试着用python爬取最近交易日的股票数据，并试着用excel简单绘制以下上面这个

大家好，今天我们来看看这部由豆瓣7万人评分高达9.4分的开年大剧《山海情》吧。也就是在昨天1月24日该剧迎来了大结局，我们爬取腾讯视频全23集共31.79万条弹幕，看看大家都在聊什么！《山海情》讲述了二十世纪九十年代以来，西海固的人民和干部们响应国家扶贫政策的号召，完成异地搬迁，在福建的对口帮扶下，通过辛勤劳动和不懈探索，将风沙走石的“干沙滩”建设成寸土寸金的“金沙滩”的故事。文章目录1. 数据预览2. 各集弹幕数3. 弹幕词云3.1. 全部弹幕词云3.2. 去掉人名后的弹幕词云3.3. 主要角

# 从astroML中沿用: 参见http://www.astroml.org/book_figures/appendix/fig_broadcast_visual.htmlimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt#------------------------------------------------------------# 绘制没有边界的图表和轴fig = plt.figure(figsize=(6, 4.5),

文章目录1.简述2.字体反爬处理2.1.获取字体文件链接2.2.创建三类字体与实际字符映射关系3.单页店铺信息解析4.全部页数据获取4.1.获取数据页数4.2.采集全部数据5.总结1.简述冬天是一个适合滑雪的季节，但是滑雪需谨慎，比如初学者就不要上高级道，能不能滑心里要有点哔数。那么今天，咱们就以滑雪为关键字，演示一下如何用Python爬虫采集大众点评的商铺信息吧。在搜索结果以翻页的形式通过 request.get() 即可获取页面数据，然后再对网页数据进行相关解析即可获得我们需要的商铺信息。不过

文章目录1.概述2.数据采集3.数据清洗3.1.读取数据3.2.去掉车位(地下室)数据3.3.房源信息解析4.数据处理及可视化4.1.各地区二手房源数4.2.各地区二手房均价4.3.各地区二手房总价4.4.各地区二手房面积4.5.各地区二手房年限4.6.各地区二手房【价格-地区】数量分布4.7.各地区二手房【户型-价格】数量分布4.8.各地区二手房【户型-地区】数量分布4.9.各地区二手房【户型-地区】均价分布5.房源标题及小区词云6.总结1.概述最近看到一句话，感觉很扎心，这句话是”任何一个男孩子小时

文章目录1.概述2.数据采集-爬虫2.13.数据处理-清洗4.数据分析-统计5.数据展示-可视化6.总结1.概述2.数据采集-爬虫自如的租房信息每个筛选结果最多展示50页，约1500个左右。考虑到很多地区的租房数量超过1500个，我们可以通过增加筛选的方式进行遍历获取全部租房信息。以北京为例，由于自如大本营在北京，我们发现北京有租房信息2.3万条以上，因此这里采用的是地区-房价区间 2个筛选项进行选择，其中筛选项为自定义以500位颗粒度。在爬虫过程中，我们会发现频繁的请求数据会被封IP，同时自如的