Python爬取全国高校数据并可视化分析实战
本文详解如何利用Python爬取中国教育在线的高校数据，通过requests发送POST请求获取JSON数据，使用Pandas进行清洗与存储至Excel，最后结合Matplotlib等库生成柱形图、地图及分布统计，辅助大学选择决策。
2026-10-14
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本文详解如何利用Python爬取中国教育在线的高校数据，通过requests发送POST请求获取JSON数据，使用Pandas进行清洗与存储至Excel，最后结合Matplotlib等库生成柱形图、地图及分布统计，辅助大学选择决策。
本文详细介绍如何利用Python进行股票历史数据的可视化分析。通过pandas库读取并预处理CSV格式的股票交易数据，提取日期、最高价和最低价等关键字段。随后使用pyecharts库初始化画布，配置坐标轴、提示框及工具箱选项，最终生成包含最高价、最低价及平均线的交互式HTML图表，帮助投资者直观把握股市走向。
本文详解如何使用Python爬取《哆啦A梦：伴我同行2》的豆瓣短评，并通过jieba库进行中文分词、去停用词处理，最终利用wordcloud库生成可视化词云图。教程涵盖requests请求、正则解析、词典动态调整及词频统计等核心步骤，适合爬虫初学者练手。
本文详细介绍如何在Python中读取xlsx格式文件。通过安装并调用xlrd库和pandas库，演示了如何打开工作簿、获取行列数、提取特定单元格及遍历数据。重点展示了使用pandas进行列选择（usecols）和行数限制（nrows）的具体代码实现，帮助开发者快速掌握Excel文件的数据提取技巧。
本文详细介绍pandas中DataFrame检测重复值的方法，包括duplicated函数的subset、keep参数用法及示例，以及如何通过布尔索引查询和统计重复记录个数。
本文详解Python中处理日期数据的三种核心方法：利用pd.date_range生成指定频率的日期序列，通过pd.to_datetime快速将字符串列转换为datetime64类型，以及使用strftime和切片提取年月日等时间成分。涵盖频率设置、批量转换及格式符号对照，适用于数据清洗与时间序列分析场景。
本文介绍在pandas中处理DataFrame时，因数据排序或筛选导致索引顺序混乱的几种重置方法。通过具体示例演示直接赋值、reset_index、reindex及set_index四种方式，帮助开发者高效恢复从0开始的连续整数索引，适用于数据清洗与预处理场景。
本文详细介绍在 pandas 中如何高效处理 DataFrame 数据。涵盖按列、索引及特定行列的选取方法，包括 loc、iloc 等核心属性；讲解基于单一或多条件的行记录筛选技巧；演示将分类变量如性别进行数值替换的两种常用方式；最后提供删除特定条件行的操作示例，帮助开发者快速掌握数据预处理关键步骤。
本文详细介绍Pandas中DataFrame转换为字典的多种方法。重点解析to_dict()函数的orient参数，包括dict、list、series、split、records和index六种模式的具体输出格式与适用场景，帮助开发者根据需求选择最合适的转换方式。
本文详细解析Python Pandas中duplicated()与drop_duplicates()函数的核心区别。通过生成测试数据，演示如何判断行重复及删除重复值。重点说明duplicated()返回重复出现的行（仅显示n-1条），而drop_duplicates()直接返回去重后的完整数据框，默认保留第一条记录。
本文详细介绍Python中pandas库的比较操作，涵盖比较运算符与比较方法的使用场景。通过对比两个DataFrame、Series以及标量数据的比较方式，解析索引对齐、形状匹配及数据类型限制等关键细节，帮助开发者高效处理数据比对任务。
本文详细介绍NumPy中ndarray多维数组的核心操作。涵盖从随机生成、列表转换到使用zeros、empty和arange创建数组的方法；解析shape、ndim、dtype等关键属性；演示类型转换与截断机制；深入讲解数组数学运算、基础切片、布尔索引及花式索引（Fancy indexing）的高级用法，并介绍reshape、transpose和swapaxes等数组变换技巧，助力高效进行数据分析。