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在数据驱动的时代，掌握爬虫技术获取数据、运用数据分析工具处理数据并通过可视化呈现结果，已成为一项重要技能。本文以 “中国大学排名爬取与分析” 为例，带你走进爬虫与数据分析的世界，了解相关基础知识与实操流程。

一、爬虫基础：从网页获取数据

爬虫，简单来说就是自动从网页上抓取信息的程序。它就像一只 “蜘蛛”，在网络上爬行，按照一定规则提取我们需要的数据。

1. 核心库介绍

在 Python 中，实现爬虫常用的库有requests和BeautifulSoup：

• requests：用于向网页服务器发送请求，获取网页的 HTML 内容。可以理解为模拟我们在浏览器地址栏输入网址并回车的动作。
• BeautifulSoup：用于解析获取到的 HTML 内容，将复杂的 HTML 结构转化为易于处理的对象，方便我们提取其中的特定数据。

2. 爬取中国大学排名的流程

以爬取高三网中国大学排名为例，具体步骤如下：

• 发送请求：使用requests.get()函数向目标网址（2021中国的大学排名一览表_高三网）发送请求，获取网页的 HTML 文本。
• 解析数据：通过BeautifulSoup解析 HTML，定位到包含大学排名信息的表格，遍历表格的每一行，提取学校名称、总分、全国排名、星级排名、办学层级等数据。
• 保存数据：将提取到的数据通过csv库写入 CSV 文件，方便后续分析。

二、数据预处理：让数据更 “干净”

爬取到的数据往往存在一些问题，比如缺失值，这会影响后续分析结果的准确性，因此需要进行数据预处理。

1. 常用工具

pandas是 Python 中处理数据的强大工具，尤其在处理缺失值方面非常便捷。

2. 处理缺失值的方法

以 “总分” 列存在空数据为例，有以下几种处理方式：

• 删除含空字段的行：使用dropna()函数，直接删除包含空值的行，适用于空值较少的情况。
• 用指定内容替换：通过fillna()函数，将空值替换为 “暂无分数信息” 等指定内容，使数据更易理解。
• 用均值替换：计算 “总分” 列的均值，再用fillna()将空值替换为均值，适用于数据分布较均匀的情况。
• 用中位数替换：计算 “总分” 列的中位数，并用其替换空值，适用于存在极端值的数据。

三、数据可视化：让数据 “说话”

数据可视化能将复杂的数据以直观的图形展示出来，帮助我们快速发现规律。常用的可视化图表有柱形图和饼图。

1. 柱形图

柱形图适合比较不同类别数据的大小。以不同星级学校的数量为例：

• 使用matplotlib.pyplot库，设置 x 轴为星级（8 星、7 星等），y 轴为对应星级的学校数量。
• 通过bar()函数绘制垂直柱形图，或barh()函数绘制水平柱形图，再添加标题、设置中文字体等，使图表更清晰。

2. 饼图

饼图适合展示各部分数据占总体的比例。例如不同星级学校数量占总学校数（820 所）的比例：

• 用pie()函数，将各星级学校的占比作为数据，设置对应的标签（星级），可直观呈现 1 星学校占比最高（约 31.7%）、8 星学校占比最低（约 1%）等分布情况。

通过以上步骤，我们完成了从数据爬取、预处理到可视化的全流程。这一过程不仅能帮助我们获取所需信息，更能让我们通过数据洞察背后的规律。无论是学习研究还是实际应用，爬虫与数据分析的结合都能发挥巨大作用，值得我们深入探索。