jupyter notebook爬取数据可视化
时间: 2024-12-29 18:18:08 浏览: 83
### 数据爬取与可视化
#### 使用Python库进行数据爬取
为了在Jupyter Notebook中实现数据爬取,通常会依赖`requests`库来获取网页内容,并通过`BeautifulSoup`或`lxml`解析HTML文档结构。对于更复杂的交互式页面,则可以考虑使用`selenium`模拟浏览器行为。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://example.com' # 替换成目标网址
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
```
一旦完成数据抓取并保存到本地文件或是直接加载至内存中的DataFrame对象后,就可以着手准备清理工作了[^1]。
#### 利用Pandas执行高效的数据清洗
针对二手房网站信息,在此阶段主要是移除无关列项以及处理缺失值等问题:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
data = {
"price": [np.nan, 200],
"area": ["50m²", "60m²"],
}
df = pd.DataFrame(data)
# 去除非必要字段
columns_to_drop = ['unnecessary_column']
if set(columns_to_drop).issubset(df.columns):
df.drop(columns=columns_to_drop, inplace=True)
# 处理缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 或者选择其他填充策略
```
上述代码片段展示了如何去掉不必要的列,并对存在的空缺数值进行了前向填充操作。
#### 创建直观易懂的数据可视化图表
当准备好干净整洁的数据集之后,下一步就是借助matplotlib、seaborn等绘图工具来进行视觉化表达:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.scatterplot(x="area", y="price", data=df)
plt.title('Price vs Area Scatter Plot')
plt.show()
```
这段脚本能够绘制出价格与面积之间的散点分布情况,帮助观察两者间是否存在某种关联模式[^2]。
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