python如何筛选大学和专业

如何利用Python筛选大学和专业：

数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化

为了实现利用Python筛选大学和专业的目标，我们可以从以下几个步骤入手：数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化。下面将详细描述每一步的实施方法。

一、数据收集

数据收集是筛选大学和专业的第一步。我们需要获取大学和专业的相关数据，这些数据可能来自多个来源，包括教育部官方网站、大学官网、第三方教育平台等。常见的数据形式有CSV、Excel、JSON等。

1、使用网络爬虫收集数据

Python的requests库和BeautifulSoup库是常用的网络爬虫工具。我们可以通过这些工具从网页中提取大学和专业的信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://example.com/universities'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
universities = []
for item in soup.find_all('div', class_='university'):
    name = item.find('h2').text
    location = item.find('p', class_='location').text
    universities.append({'name': name, 'location': location})
print(universities)

2、使用API获取数据

许多教育平台提供API接口，可以通过API获取大学和专业的数据。

import requests
api_url = 'https://api.example.com/universities'
response = requests.get(api_url)
data = response.json()
universities = data['universities']
print(universities)

二、数据清洗

收集到的数据往往是杂乱无章的，可能存在缺失值、重复值等问题。在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗。

1、处理缺失值

可以使用Pandas库来处理缺失值。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(universities)
填充缺失值
df.fillna('Unknown', inplace=True)
删除缺失值
df.dropna(inplace=True)

2、处理重复值

# 删除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

三、数据分析

数据分析是筛选大学和专业的核心步骤。我们可以根据不同的指标对大学和专业进行分析，例如排名、地理位置、学费等。

1、根据排名筛选

假设我们有一个包含大学排名的数据集，可以根据排名筛选出前十的大学。

top_10_universities = df.sort_values(by='ranking').head(10)
print(top_10_universities)

2、根据地理位置筛选

可以根据地理位置筛选出指定区域的大学。

location = 'California'
california_universities = df[df['location'] == location]
print(california_universities)

四、数据可视化

数据可视化可以帮助我们更直观地了解数据。我们可以使用Matplotlib和Seaborn库进行数据可视化。

1、绘制大学排名柱状图

import matplotlib.pyplot as plt
top_10_universities.plot(kind='bar', x='name', y='ranking', legend=False)
plt.xlabel('University')
plt.ylabel('Ranking')
plt.title('Top 10 Universities')
plt.show()

2、绘制地理位置分布图

import seaborn as sns
sns.countplot(data=df, x='location')
plt.xlabel('Location')
plt.ylabel('Number of Universities')
plt.title('Universities Distribution by Location')
plt.show()

五、综合案例

我们将前面介绍的各个步骤综合起来，完成一个完整的筛选大学和专业的案例。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
数据收集
url = 'https://example.com/universities'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
universities = []
for item in soup.find_all('div', class_='university'):
    name = item.find('h2').text
    location = item.find('p', class_='location').text
    ranking = int(item.find('span', class_='ranking').text)
    tuition = float(item.find('span', class_='tuition').text.replace('$', '').replace(',', ''))
    universities.append({'name': name, 'location': location, 'ranking': ranking, 'tuition': tuition})
数据清洗
df = pd.DataFrame(universities)
df.fillna('Unknown', inplace=True)
df.drop_duplicates(inplace=True)
数据分析
top_10_universities = df.sort_values(by='ranking').head(10)
california_universities = df[df['location'] == 'California']
数据可视化
plt.figure(figsize=(10, 6))
top_10_universities.plot(kind='bar', x='name', y='ranking', legend=False)
plt.xlabel('University')
plt.ylabel('Ranking')
plt.title('Top 10 Universities')
plt.show()
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.countplot(data=df, x='location')
plt.xlabel('Location')
plt.ylabel('Number of Universities')
plt.title('Universities Distribution by Location')
plt.show()

通过以上步骤，我们可以利用Python实现筛选大学和专业的功能。数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化是实现这一目标的关键步骤。通过网络爬虫和API获取数据，使用Pandas库进行数据清洗，利用排序和筛选进行数据分析，最后通过Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，可以帮助我们更好地理解和筛选大学和专业。