在數據驅動的時代，掌握爬蟲技術獲取數據、運用數據分析工具處理數據并通過可視化呈現結果，已成為一項重要技能。本文以 “中國大學排名爬取與分析” 為例，帶你走進爬蟲與數據分析的世界，了解相關基礎知識與實操流程。

一、爬蟲基礎：從網頁獲取數據

爬蟲，簡單來說就是自動從網頁上抓取信息的程序。它就像一只 “蜘蛛”，在網絡上爬行，按照一定規則提取我們需要的數據。

1. 核心庫介紹

在 Python 中，實現爬蟲常用的庫有requests和BeautifulSoup：

• requests：用于向網頁服務器發送請求，獲取網頁的 HTML 內容。可以理解為模擬我們在瀏覽器地址欄輸入網址并回車的動作。
• BeautifulSoup：用于解析獲取到的 HTML 內容，將復雜的 HTML 結構轉化為易于處理的對象，方便我們提取其中的特定數據。

2. 爬取中國大學排名的流程

以爬取高三網中國大學排名為例，具體步驟如下：

• 發送請求：使用requests.get()函數向目標網址（2021中國的大學排名一覽表_高三網）發送請求，獲取網頁的 HTML 文本。
• 解析數據：通過BeautifulSoup解析 HTML，定位到包含大學排名信息的表格，遍歷表格的每一行，提取學校名稱、總分、全國排名、星級排名、辦學層級等數據。
• 保存數據：將提取到的數據通過csv庫寫入 CSV 文件，方便后續分析。

二、數據預處理：讓數據更 “干凈”

爬取到的數據往往存在一些問題，比如缺失值，這會影響后續分析結果的準確性，因此需要進行數據預處理。

1. 常用工具

pandas是 Python 中處理數據的強大工具，尤其在處理缺失值方面非常便捷。

2. 處理缺失值的方法

以 “總分” 列存在空數據為例，有以下幾種處理方式：

• 刪除含空字段的行：使用dropna()函數，直接刪除包含空值的行，適用于空值較少的情況。
• 用指定內容替換：通過fillna()函數，將空值替換為 “暫無分數信息” 等指定內容，使數據更易理解。
• 用均值替換：計算 “總分” 列的均值，再用fillna()將空值替換為均值，適用于數據分布較均勻的情況。
• 用中位數替換：計算 “總分” 列的中位數，并用其替換空值，適用于存在極端值的數據。

三、數據可視化：讓數據 “說話”

數據可視化能將復雜的數據以直觀的圖形展示出來，幫助我們快速發現規律。常用的可視化圖表有柱形圖和餅圖。

1. 柱形圖

柱形圖適合比較不同類別數據的大小。以不同星級學校的數量為例：

• 使用matplotlib.pyplot庫，設置 x 軸為星級（8 星、7 星等），y 軸為對應星級的學校數量。
• 通過bar()函數繪制垂直柱形圖，或barh()函數繪制水平柱形圖，再添加標題、設置中文字體等，使圖表更清晰。

2. 餅圖

餅圖適合展示各部分數據占總體的比例。例如不同星級學校數量占總學校數（820 所）的比例：

• 用pie()函數，將各星級學校的占比作為數據，設置對應的標簽（星級），可直觀呈現 1 星學校占比最高（約 31.7%）、8 星學校占比最低（約 1%）等分布情況。

通過以上步驟，我們完成了從數據爬取、預處理到可視化的全流程。這一過程不僅能幫助我們獲取所需信息，更能讓我們通過數據洞察背后的規律。無論是學習研究還是實際應用，爬蟲與數據分析的結合都能發揮巨大作用，值得我們深入探索。